На главную страницу
Prostalund Demetech Dignitana Sonesta Rini Lake

JOURNAL OF BONE AND MINERAL RESEARCH

Volume 23, Number 4, 2008

Published online on December 3, 2007; doi: 10.1359/JBMR.071119

© 2008 American Society for Bone and Mineral Research

 

 

Насколько Важны Ошибки Достоверности при определении BMD для Клинической Интерпретации результатов DXA?

 

Glen M Blake and Ignac Fogelman

 

 

Насколько важную роль играют ошибки достоверности при измерениях BMD для клинической интерпретации результатов DXA? Две недавно опубликованных статьи дают радикально различные точки зрения на этот важный вопрос.(1,2) В обсуждении влияния ошибок воспроизводимости измерений BMD на интерпретацию T-критерия Kiebzak(1) заявил, что он уверен, что имея должным образом откалиброванную систему DXA, ошибки достоверности могут быть проигнорированы. Напротив, в статье Во1оtin(2) утверждается, что ошибки, вызванные негомогенностью состава мягких тканей, являются настолько большими, что они считают, что все DXA измерения являются недостоверными. В этом обзоре мы обсудим размер ошибок достоверности при определении BMD и попытаемся найти золотую середину между, этими двумя противоположными точками зрения.

Большинство клиницистов, которые интерпретируют результаты DXA сканирования, знают, что измерения BMD имеют и ошибки достоверности (accuracy)(5,6) и воспроизводимости (precision)(3,4). Воспроизводимость (precision) . определяет воспроизводимость результатов BMD для индивидуального пациента, и может быть определена  при выполнении повторных измерений на представительной группе(7). Однако, клиническое заключение, даваемое по результатам DXA сканирования, зависит и от ошибки достоверности, которая является  наиболее важной несистемной ошибкой, зависящей от вариации содержания тощих и жировых тканей в мягких тканях(8-21). На пути рентгеновского луча находятся костные, тощие и жировые ткани, последние имеют негомогенное распределение, что является источником ошибок достоверности (жировые ткани находятся как в костном мозге, так и в мягких тканях, окружающих кость). Ошибки достоверности, связанные с негомогенностью мягких тканей, являются более тонким понятием, чем ошибки воспроизведения и их влияние на клинический эффект значительно труднее оценить, так как при проведении тщательно подготовленного исследования по определению точности воспроизведения, влияние ошибок достоверности минимизировано, так как проводятся измерения одного и того же индивидуума. Хотя  ошибки достоверности обсуждаются на протяжении, по крайней мере, 40 лет (22), из статей Koebzak(1) и Bolotin(2)  ясно, что их значение при интерпретации результатов DXA остается источником споров.

DXA сканеры измеряют поглощение рентгеновских лучей двух различных энергий, проходящих через тело человека(22).  Так как используются две энергии рентгеновского излучения, определяющие два процесса ослабления рентгеновского потока, при прохождении его через вещество,  то могут быть вычислены поверхностные плотности (г/см2) двух составляющих данное вещество компонентов. На практике это костные минералы и мягкие ткани. Однако, вычисленные плотности будут достоверно определенны, если человеческое тело будет составлено только исключительно из двух выбранных материалов. Реально же человеческое тело состоит из тощих, жировых и костных тканей. Толщина человеческого тела в районе поясничного отдела позвоночника составляет 15-20 см для людей с нормальным весом и 25 см и больше для людей с повышенным весом. Из-за большой толщины мягких тканей их поверхностная плотность значительно больше поверхностной плотности костных минералов. Поэтому, даже относительно небольшое незначительное отличие в коэффициентах поглощения для жировых и тощих тканей (13б 24) могут приводить к клинически значимым ошибкам измерений BMD, определяемых DXA системой. На практике, для минимизации этой ошибки, проводится сравнение кость содержащего участка с участком, где нет кости. Но этот прием не устраняет ошибки полностью, так как имеется разница в процентном содержании жировых тканей кость содержащего участка и референсного участка тела(5, 16, 25), а также различиями в составе костного мозга.(13, 26)

Эти ошибки имеют постоянную составляющую (средняя ошибка, полученная при сканировании многих объектов) и случайной составляющей, которая определяется конкретным индивидуумом. Средняя ошибка не имеет никакого эффекта на интерпретацию результатов, так как ее наличие учтено с помощью соответствующего референсного значения. Однако случайный компонент ошибки имеет важное значение, так как измеренный Т-критерий не соответствует истинному статусу кости пациента. Хотя случайная компонента имеет индивидуальный характер, для конкретного человека, она имеет одно и то же значение, если отсутствуют другие соответствующие факторы, такие как изменение массы тела.

Понятие ошибки воспроизводимости важно для интерпретации последовательных результатов DXA сканирований. Ошибка воспроизводимости может быть дана в терминах наименьшего существенного изменения (LSC), равного приблизительно трем линиям коэф. вариации повторных сканирований, и только изменения большие, чем LSC расцениваются как статистически значимые.(3)

Напротив, рассматривая достоверность результатов DXA сканирования, используя T-критерий для постановки диагноза остеопороз(27) обе ошибки - воспроизводимости и достоверности, играют важную роль. Общая ошибка может быть определена по следующей формуле:

Общая ошибка = √[(Precision error)2+ (Accuracy error)2]  (1)

В то время как для определения ошибки воспроизводимости существуют простые методы,(7), для определения ошибки достоверности самым точным методом является исследования трупного материала. Существует много опубликованных работ, выполненных с помощью систем DXA (5,6,11,12) и  DPA(8-10) (dual photon absorptiometry). В данных работах, обычно, приведено малое количество данных (типично-10-21 сканирование), и, естественно, результаты имеют большие статистические ошибки. Определение BMD или BMC трупного материала выполняется с использованием следующих двух или трех методов:

        In situ . измерение плотности кости, перед извлечением ее из трупа. Измерения In situ эквивалентны клиническим обследованиям, подвержены той же ошибке достоверности при определении BMD.

        In vitro. Измеряется плотность извлеченной кости, у которой не удален костный мозг. Кость погружается в водяную баню, обычно толщина водного слоя составляет 16 см. При этом устраняется влияние негомогенного распределения внешних мягких тканей, но влияние на ошибку костного мозга остается.

        Истинное значение плотности получается или сжиганием кости и определением сухого остатка, или полным удалением костного мозга из кости перед сканированием.

 

Рис. l. Ошибки достоверности при определении BMD (заполненные символы) и ВМС (не заштрихованные символы) при исследованиях трупного материала. Опубликованные данные сгруппированы по методам сравнения: (A) in situ и истинные значения; (B) in situ и in vitro; (C) in vitro и истинные значения. Приведены 95% доверительные интервалы оценок.

При интерпретации результатов исследований трупного материала следует учитывать  какие типы измерений сравниваются. Наиболее точными оценками ошибок достоверности являются сравнения данных in situ  и истинных значений (рис. 1A). (5,9,10)  В других работах сравнение данных измерений in situ и  in vitro (Рис, 1B) дают информацию о влиянии негомогенности внешних к кости мягких тканей на общую ошибку.(5,8,10)  Наконец, исследования, которые представляют данные по сравнению in vitro и истинных значений (Рис., 1С), дают информацию относительно влияния состава костного мозга на  ошибку. (5,6,8-l2) 

Наиболее полное и достоверное исследование на трупном материале, проведено Svendsen.ом с соавторами(5). Авторами выполнены измерения плотности кости in situ, in vitro, а также определено истинное значение плотности кости, из которой был полностью  удален костный мозг. Стандартная ошибка при сравнении данных in situ и истинных значений составила 5,3% для BMD (L1-L4) позвоночника, сканированного в пост-антериорной проекции (PA), 6,5% для BMD бедра и  6,7%  для BMD шейки бедра (Таблица 1).

В данной работе использовалось только 14 объектов, поэтому статистические ошибки достаточно велики (для ошибки 5,3%  при сравнении данных позвоночника 95% доверительный интервал будет 3.8 . 8.7%)

Поэтому важно рассмотреть и другие исследования для подтверждения сказанного. В них ошибка достоверности оценивается в диапазоне 5-10 % (рис. 1). К сожалению, ни в одном из других исследований, выполненных на системах DXA, не используются измерения in situ, а приведены ошибки достоверности при сравнении измерений in vitro и истинных BMC значений. Sabin et al.(12) измеряли BMC позвоночника (L2.L4) у 12 объектов и определили ошибку в 4.9%. Ho et al.(11) исследовали отдельные позвонки у 11 объектов, в их отчете говорится об ошибке 8.9%. Значительно меньше исследований проведено для бедра. Тем не менее, Kuiper et al.(6), сравнивая in vitro и истинные значения BMC шейки бедра 19 объектов, сообщили об ошибке в 5,2%. Наряду с DXA, другим наиболее значимым методом является определение ошибок достоверности с помощью DPA систем. В своей работе Gotfredsen et al.(10) , исследовав 13 объектов, сообщают, что при сравнении BMD позвоночника in situ и истинного значения ошибка составляет 10.3% (что несколько выше, чем в работе Svendsen et al.), хотя ошибки достоверности определения BMC достаточно близки в этих двух работах. Частично, большие ошибки BMD, найденные Gotfredsen и др., могут быть отражением несовершенства технологии  DPA по сравнению с DXA.

 

 Для наших дальнейших рассуждений о влиянии ошибок достоверности на клиническую интерпретацию данных DXA  исследований, примем значение ошибки достоверности, приведенное в работе Svendsen(5). Учитывая  данные, приведенные в других работах (см. Рис.1) и факт, что средний индекс массы тела (BMI) был только 21.2 кг/м2, маловероятно, что реальные ошибки будут значительно меньше, чем у Svendsen`a. Клиническая важность учета ошибок достоверности состоит в том, что они приводят к ошибочному определению Т-критерия, искажая реальный статус кости. Используя метод Kiebzak (1) мы можем определить 95%-ый доверительный интервал (CI) оценки T-критерия:

   95%CI=T-score.(1.96)(Combined error)                                         

                              Population SD                                 (2)

 

где общая ошибка - полная ошибка, полученная исходя из уравнения (1), выраженная в абсолютных единицах BMD, Population SD . стандартная девиация для референсной группы  населения, используемой для вычисления T-критерия.

 В таблице 1, мы используем оценку ошибки достоверности, приведенную в работе Svendsen(5) и оценку ошибки воспроизводимости, опубликованную в работе Kiebzakl(1) для определения 95% доверительных интервалов T-критериев, обусловленных учетом общей ошибки. Так мы получаем (+-)0.95 для поясничного отдела позвоночника, (+-)0.99 . для бедра и (+-)0.99 для  шейки бедра.

Таблица1. Вычисление  95% доверительного интервала для  T-критерия, учитывая данные  Svendsen et al.(5)

 

 

Среднее BMD

(г/см2)

Процент

Стандартной ошибки

 

SEE (г/см2)

SD

популяции (г/см2)

T-score ошибка достоверности

(95% CI)

T-score

Ошибка воспроизводимости* (95% CI)

T-score комбинированная  ошибка

 (95% CI)

Позвоночник

Бедро

Шейка бедра

0.93

0.93

0.76

5.3%

6.5%

6,7%

0.052 0.060 0.051

0.110

0.122

 0,111

(+-)0.93

(+-)0,97

(+-)0,90

(+-)0,23

(+-)0,20

(+-)0.41

(+-)0,95

(+-)0.99

(+-)0,99

Последняя колонка дает значение общей ошибки при определении Т-критерия, при использовании уравнения (1)

          Ошибка воспроизводимости T-критерия, используемая в работе  Kicbzak et al.(1)

 

Схематическое представление референсных значений NHANES III всего бедра(35) в виде среднего значения T-критерия  . 2 SD в зависимости от возраста.

(A) Крестом обозначен результат DXA измерения, как он отображается на типичной распечатке.

(B) Тот же результат, но с 95% доверительным интервалом .0.2, определенным ошибкой воспроизводимости.(1)

(C) Тот же результат, но с 95% доверительным интервалом .1.0, определенным с учетом комбинированной ошибки достоверности и воспроизводимости(1).

 

Клиницистам более привычно видеть результаты оценки BMD, в виде точечного значения на графике с референсными кривыми (Рис., 2, точка A). Точка В на рис. 2 показывает значение определенного Т-критерия, с указанием погрешности определенной влиянием ошибки воспроизводимости, взятой из работы Kiebzak.(1) (Таблица 1).

Точка С на рис.2 показывает большую статистическую недостоверность оценки T-критерия, с учетом 95%-ого доверительного интервала T-критерия, где учтена общая ошибка измерения (Таблица 1). Очевидно, что ошибки достоверности являются доминирующим фактором.

Для многих клиницистов данная оценка покажется шокирующей. Хотя влияние ошибок достоверности при измерениях BMD обсуждается в течение 40 лет,(22) много людей не сознают всю ­важность этих ошибок при интерпретации результатов DXA обследований. Частично это связано с тем, что влияние мягких тканей трудно определить и измерить. Как объяснялось выше, ошибки достоверности не влияют на ошибки воспроизводимости, так как при повторных тщательно проведенных измерениях для одного и того же индивидуума ошибки достоверности не меняются.

Даже при сравнении результатов измерений на оборудовании разных производителей имеется сильная корреляция для ошибок достоверности при сканировании одних и тех же участков.

Ошибки достоверности могут оказывать и другие заметные эффекты на измерения BMD.
Ошибки достоверности являются основной причиной, определяющей относительно плохую корреляцию между измерениями, сделанными на различных скелетных участках, например, между спинным хребтом, бедром, предплечьем и пяткой.(28)   Этот эффект обсуждается в работе Hassag(29), где показано, что наблюдаемый коэффициент корреляции r = 0,6 между спинным хребтом и измерениями предплечья улучшился бы до r = 0.8-0,9, если бы были устранены ошибки достоверности. Данное предположение было сделано исходя из ошибки при определении BMD  позвоночника в 10 % (10), что значительно больше, чем приводится в Таблице 1. Поэтому, возможно, влияние ошибки достоверности на коэффициент корреляции, возможно, был завышен. Другие факторы, которые способствуют плохой корреляции между различными участками BMD, включают анатомическую изменчивость в размерах и формах костей, а так же влияние заболеваний, таких как остеоартрит спинного хребта.

Однако, относительная важность различных факторов остается неясной. Ошибки достоверности также приводят к ошибкам воспроизводимости в ситуациях, когда меняются параметры человека, приходящего на повторные обследования. Это возможно при изменениях распределения жировых тканей при изменении веса. Кроме того, люди, имеющие слишком большой избыточный вес, могут иметь различные варианты изменения положения жировых тканей при повторном расположении на столе прибора, что естественно может повлиять на точность воспроизводимости результатов. Исследований по влиянию этих эффектов достаточно мало, но несомненно, что и изменение веса,  и избыточный вес приводят к увеличению ошибок воспроизводимости.(30)

 

На первый взгляд, предположение, что доверительный интервал для оценки Т-критерия составляет (+-)1 вызывает серьезное беспокойство. Так как это означает, что многие пациенты с остеопенией могут иметь или остеопороз, или быть полностью здоровыми. Однако, мы предполагаем, что на практике это мало влияет на клиническое использование DXA метода. Основным рациональным зерном использования оценок BMD является выявления групп пациентов с высоким и низким рисками переломов. Данные по изучению случаев переломов используют градиентную модель рисков, где риск перелома P зависит экспоненциально от Z-критерия с градиентом β [P = Po exp(-βZ)].(31,32) Результаты, обычно, выражаются в терминах относительного риска (RR), увеличивающегося риска при уменьшении BMD на каждую единицу стандартного отклонения SD. Значение RR находится из значения β, где [RR = exp(β)]. Обратно, градиент β получается взятием натурального логарифма от  RR [β = ln(RR)].

Чем больше значение RR, тем больше расхождение кривой распределения BMD, характеризующего население с риском переломов­ от кривой, характеризующей базовое состояние населения (рис. 3A). Чтобы понять этот факт,  предположим, что кривая распределения BMD женщин, проходящих DXA обследования, имеет колоколообразный вид  (рис. 3A, кривая, отмеченная как нормализованное базовое  распределение).

 

(A) Схематическое представление, в виде колоколообразных кривых, популяционных распределений BMD (непрерывные линии) референсной группы (baseline distribution) и популяционной группы с переломами (fracture distribution). Для простоты обе кривые нормализованы к одному пиковому значению. Чем больше градиент риска β, тем дальше отстоят эти кривые друг от друга, тем достовернее клиницист может определить пациента с повышенным риском перелома. В качестве первого приближения, расстояние между кривыми в единицах Z-критерия определено как β.(33,34)  Вставка на графике содержит значения относительного риска (RR) и β. Пунктирной линией показаны кривые распределения BMD при условии, если ошибки достоверности будут отсутствовать. (B) Кривые графика А популяционных распределений BMD для базовой группы и группы с переломами может использоваться для построения ROC кривой количества истинно положительных случаев (пациенты имевшие высокий риск и получившие перелом в последствии) в зависимости от отрицательно положительных случаев (пациенты имевшие высокий риск, но не получившие перелом в последствии). Если устранить влиянии ошибки достоверности, область под ROC кривой будет увеличена (пунктирная линия).

 

Распределение значений BMD для группы пациентов, которые в некотором будущем будут иметь остеопоротический перелом, получается из базовой кривой, умноженной на градиент риска. Произведя эту операцию, получаем вторую колоколообразную кривую, пик которой сдвинут в наименьшее BMD значение. (Рис. 3А, кривая, отмеченная как нормализованное распределение переломов)

Когда BMD значения выражены в единицах Z-критерия две кривые расходятся на значение, равное градиенту риска β  [ΔZ = β = ln(RR)] (Рис. 3A).(33,34)  Чем больше значение RR, тем больше расхождение между кривыми (Рис. 3A, вставка), и многие клиницисты более успешно смогут выделить группы с повышенными и пониженными рисками переломов. Клиническая эффективность DXA обследований может быть показана графически. Используя два распределения BMD  Рис. 3А построим график ROC (receiver operating characteristic) кривой, зависимости процента истинно положительных  результатов в зависимости от процента ложно положительных результатов при изменяющемся пороге BMD (Рис. 3B)(33,34)

Влияние ошибок достоверности в клиническом использовании DXA сканирований легче всего понять, используя график ROC кривой на Рис 3В. Если данная ошибка может быть устранена, то ширина BMD распределения будет уже (Рис 3А, пунктирная линия), при этом более точно будут определяться случаи переломов, что вызовет изменение ROC кривой (Рис 3В). Данные таблицы 1 могут быть использованы для оценки влияния ошибки достоверности на значения RR. Стандартная девиация SD истинного биологического распределения BMD равна квадратному корню из разности квадратов SD, полученного для референсной группы населения, и ошибки достоверности. Следовательно, для 95% доверительного интервала равного .1 для Т-критерия, как определено в таблице 1, истинное значение SD для популяции будет равно √(1.0.52)=87% от наблюдаемого значения. Расширение SD за счет ошибок измерений означает, что значение градиента риска β составляет 87% значения, определенного при условии, что ошибки достоверности устранены. Значит, например, RR равный 2.0 (эквивалент β = 0.69) какого-то исследования рисков переломов будет равен  RR = 2.2 (эквивалент β = 0.69/0.87 = 0.79), при условии, что ошибки достоверности устранены.

Вышеизложенное рассуждение показывает, что ошибки при измерении BMD, связанные с негомогенностью состава мягких тканей имеют меньшее влияние при клиническом использовании DXA сканирований, чем можно было предположить, исходя из Рис.2. Если эти ошибки не учитывать, то BMD распределения будут иметь более узкую форму и данные для случаев переломов были бы представлены градиентной моделью с большими значениями RR. Хотя наличие ошибок достоверности сказывается на количественном представлении данных DXA обследований, измерения области под ROC кривой имеют очень малые количественные изменения при клиническом использовании DXA. Клиницисты при лечении пациентов с остеопорозом всегда имеют дело с вероятностными процессами, так как данные исследований представляются в виде ROC кривых, естественно очевидно при таком подходе, что никакая денситометрическая техника не может точно ответить на вопрос: будет у пациента перелом или нет. Даже если ошибки достоверности были бы устранены, ROC кривые будут незначительно отличаться от случая 100% -го определения истинно положительных случаев и отсутствия ложно положительных (Рис. 3B).

При интерпретации данных сканирования влияние ошибок измерения BMD таково, что делает клиническое использование систем DXA по предсказанию рисков переломов незначительно хуже, чем это могло бы быть.

 

Литература

 

1. Kiebzak GM, Faulkner KG, Wacker W, Hamdy R, Seier E, Watts NB 2007 Effect of precision error on T-scores and diagnostic classification of bone status. J Clin Densitom 10:239.243.

2. Bolotin HH 2007 DXA in vivo BMD methodology: An erroneous and misleading research and clinical gauge of bone mineral status, bone fragility and bone remodelling. Bone 41:138. 154.

3. Bonnick SL, Johnston CC Jr, Kleerekoper M, Lindsay R, Miller P, Sherwood L, Siris E 2001 Importance of precision in bone density measurements. J Clin Densitom 4:105.110.

4. Gluer CC, Blake G, Lu Y, Blunt BA, Jergas M, Genant HK 1995 Accurate assessment of precision errors: How to measure the reproducibility of bone densitometry techniques. Osteoporos Int 5:262.270.

5. Svendsen OL, Hassager C, Skodt V, Christiansen C 1995 Impact of soft tissue on in vivo accuracy of bone mineral measurements in the spine, hip and forearm: A human cadaver study. J Bone Miner Res 10:868.873.

6. Kuiper JW, van Kuijk C, Grashuis JL, Ederveen AG, Schutte HE 1996 Accuracy and the influence of marrow fat on quantitative CT and dual-energy X-ray absorptiometry measurements of the femoral neck in vitro. Osteoporos Int 6:25.30.

7. International Society for Clinical Densitometry 2005 Official positions. Available online at www.iscd.org/Visitors/positions/ OfficialPositionsText.cfm. Accessed January 24, 2008..

8. Wahner HW, Dunn WL, Mazess RB, Towsley M, Lindsay R, Markhard L, Dempster D 1985 Dual photon Gd-153 absorptiometry of bone. Radiology 156:203.206.

9. Eriksson S, Isberg B, Lindgren U 1988 Vertebral bone mineral measurement using dual photon absorptiometry and computed tomography. Acta Radiol 29:89.94.

10. Gotfredsen A, Podenphant J, Norgaard H, Nilas L, Nielsen VA, Christiansen C 1988 Accuracy of lumbar spine bone mineral content by dual photon absorptiometry. J Nucl Med 29:248.254.

11. Ho CP, Kim RW, Schaffler MB, Sartoris DJ 1990 Accuracy of dual-energy radiographic of the lumbar spine: A cadaver study. Radiology 176:171.173.

12. Sabin MA, Blake GM, MacLaughlin-Black SM, Fogelman I 1995 The accuracy of volumetric bone density measurements in dual X-ray absorptiometry. Calcif Tissue Int 56:210.214.

13. Webber CE 1987 The effect of fat on bone mineral measurements in normal subjects with recommended values of bone, muscle and fat attenuation coefficients. Clin Phys Physiol Meas 8:143.158.

14. Farrell TJ, Webber CE 1989 The error due to fat inhomogeneity in lumbar spine bone mineral measurements. Clin Phys Physiol Meas 10:57.64.

15. Tothill P, Pye DW, Teper J 1989 The influence of extraskeletal fat on the accuracy of dual photon absorptiometry of the spine. In: Ring EFJ, Evans WD, Dixon AS, eds. Osteoporosis and Bone Mineral Measurement. ISPM, York, UK, pp. 48.53.

16. Tothill P, PyeDW1992 Errors due to non-uniform distribution of fat in dual x-ray absorptiometry of the lumbar spine. Br J Radiol 65:807.813.

17. Bolotin HH 1998 A new perspective on the causal influence of soft tissue composition on DXA-measured in vivo bone mineral density. J Bone Miner Res 13:1739.1746.

18. Bolotin HH, Sievansen H, Grashuis JL, Kuiper JW, Jarvinen TL 2001 Inaccuracies inherent in patient-specific dual-energy x-ray absorptiometry bone mineral density measurements: Comprehensive phantom-based evaluation. J Bone Miner Res 16:417.426.

19. Bolotin HH, Sievansen H 2001 Inaccuracies inherent in dual energy x-ray absorptiometry in vivo bone mineral density can seriously mislead diagnostic/prognostic interpretations of patient-specific bone fragility. J Bone Miner Res 16:799.805.

20. Bolotin HH 2001 Inaccuracies inherent in dual-energy x-ray absorptiometry in vivo bone mineral densitometry may flaw osteopenic/osteoporotic interpretations and mislead assessment of antresorptive therapy effectiveness. Bone 28:548.555.

21. Bolotin HH, Sievansen H, Grashuis JL 2003 Patient-specific DXA bone mineral density inaccuracies: Quantitative effect of nonuniform extraosseous fat distributions. J Bone Miner Res 18:1020.1027.

22. Cameron JR, Mazess RB, Sorenson JA 1968 Precision and accuracy of bone mineral determination by direct photon absorptiometry. Invest Radiol 3:141.150.

23. Blake GM, Fogelman I 1997 Technical principles of dual energy x-ray absorptiometry. Semin Nucl Med 27:210.228.

24. Hubbell JH, Seltzer SM Tables of X-ray mass attenuation coefficients and mass energy absorption coefficients. Available online at http://physics.nist.gov/PhysRefData/XrayMassCoef/cover.html. Accessed January 24, 2008.

25. Lee DC, Wren TAL, Gilanz V 2007 Correcting DXA pediatric bone mineral density measurements to account for fat inhomogeneity. J Bone Miner Res 22:S1;S494.S495.

26. Griffith JF, Yeung DKW, Antonio GE, Wong SYS, Kwok TCK, Woo J, Leung PC 2006 Vertebral marrow fat content and diffusion and perfusion indexes in women with varying bone density: MR evaluation. Radiology 241:831.838.

27. World Health Organization 1994 Assessment of Fracture Risk and Its Application to Screening for Postmenopausal Osteoporosis. World Health Organization, Geneva, Switzerland.

28. Lu Y, Genant HK, Shepherd J, Zhao S, Mathur A, Fuerst TP, Cummings SR 2001 Classification of osteoporosis based on bone mineral densities. J Bone Miner Res 16:901.910.

29. Hassager C, Jensen SB, Gotfredsen A, Christiansen C 1991 The impact of measurement errors on the diagnostic value of bone mass measurements: Theoretical considerations. Osteoporos Int 1:250.256.

30. Patel R, Blake GM, Rymer J, Fogelman I 2000 Long-term precision of DXA scanning assessed over seven years in forty postmenopausal women. Osteoporos Int 11:68.75.

31. Marshall D, Johnell O, Wedel H 1996 Meta-analysis of how well measures of bone mineral density predict occurrence of osteoporotic fractures. BMJ 312:1254.1259.

32. Stone KL, Seeley DG, Lui L-Y, Cauley JA, Ensrud K, Browner WS, Nevitt MC, Cummings SR 2003 BMD at multiple sites and risk of fracture of multiple types: Long-term results from the Study of Osteoporotic Fractures. J Bone Miner Res 18:1947.1954.

33. Blake GM, Fogelman I 2001 Peripheral or central densitometry: Does it matter which technique we use? J Clin Densitom 4:83.96.

34. Blake GM, Fogelman I 2007 The role of DXA scanning in the diagnosis and treatment of osteoporosis. J Clin Densitom 10:102.110.

35. Hanson J 1997 Standardization of femur BMD. J Bone Miner Res 12:1316.1317.

 

Телефон: +420 777 445 324

     Rambler's Top100

E-mail: info@medtechnika.cz