Structural Parameters of Proximal Femur in Evaluation of Its Strength


Cite item

Full Text

Abstract

Comparative assessment of software HAS for Hologic densitometer was performed in two groups of osteoporotic patients (mean age 60.4 years) with and without proximal femur fractures. The area of cross-section, cross-section moment of inertia, axial moment of section resistance, cortical bone thickness and coefficient of bending were assessed in three zones of the femur (narrow part of the neck, intertrochanteric and diaphyseal zones). Results of linear discriminant analysis showed that totality of 9 out of 15 geometric parameters assessed by that program enabled with 100% probability to differentiate patients with and without fractures and gave the background to introduce that method into clinical practice for timely detection of patients with high risk of proximal femur fracture.

About the authors

S. S Rodionova

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

Email: rod06@inbox.ru
доктор мед. наук, профессор руководитель научно-клинического Центра остеопороза; Тел.: 8 (495) 601-44-07 127299, Москва, ул. Приорова, д. 10, ЦИТО, Центр остеопороза

A. N Torgashin

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

канд. мед. наук, науч. сотр. Центра остеопороза

E. I Solod

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

доктор мед. наук, вед. науч. сотр. отделения травматологии взрослых

N. S Morozova

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

аспирант отделения патологии позвоночника

A. K Morozov

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

доктор мед. наук, профессор, зав. отделением лучевой диагностики

S. V Lapkina

Central Institute of Traumatology and Orthopaedics named after N.N. Priorov, Moscow, Russia

врач отделения лучевой диагностики

References

  1. International Osteoporosis Foundation. Osteoporosis costs EU countries EU 37 billion every year. 2013. http://www.eurekalert.org/pub_releases/2013-04/iofoce041413.php.
  2. Fonseca H., Moreira-Gonçalves D., Coriolano H.J., Duarte J.A. Bone quality: the determinants of bone strength and fragility. Sports Med. 2014; 44 (1): 37-53.
  3. Макаров М.А., Родионова С.С. Влияние структурных особенностей проксимального отдела бедренной кости на риск развития переломов шейки бедра при остеопорозе. Остеопороз и остеопатии. 2000; 1: 32-4.
  4. Родионова С.С., Макаров М.А., Колондаев А.Ф., Гаврюшенко Н.С., Морозов А.К. Значение минеральной плотности и показателей качества костной ткани в обеспечении ее прочности при остеопорозе. Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова. 2001; 2: 76-81.
  5. Martin R.B., Burr D. Non-invasive measurement of long bone cross-sectional moment of inertia by photon absorptiometry. J. Biomech. 1984; 17: 195-201.
  6. Beck T.J., Ruff C.B., Warden K.E. Scott W.W. Jr., Rao G.U. Predicting femoral neck strength from bone mineral date. A structural approach. Invest. Radiol. 1990; 25 (1): 6-18.
  7. Crawford H., Thomas S. Roarks formulas for stress and strain. 6th ed. New York: McGraw-Hill; 1989: 688.
  8. Seeman E. The periosteum - a surface for all seasons. Osteoporosis Int. 2007; 18 (2): 123-8.
  9. Seeman E. Periosteal bone formation - a neglected determinant of bone strength. N. Engl. J. Med. 2003; 349 (4): 320-3.
  10. Lotz J. C., Cheal E. J., Hayes W.C. Stress distributions within the proximal femur during gait and falls implications for osteoporotic fractures. |Osteoporosis Int. 1995; 5 (4): 252-61.
  11. Bousson V., Le Bras A., Roqueplan F., Kang Y., Mitton D., Kolta S. et al. Volumetric quantitative computed tomography of the proximal femur: ralationships linking geometric and densitometric variables to bone strength. Role for compact bone. Osteoporosis Int. 2006; 17 (6): 855-64.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2014 Eco-Vector



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».