The Risk of Hip Fractures in Older Individuals With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Compared with men and women without diabetes, individuals with type 2 diabetes have higher bone mineral density (BMD). However, they may still be at increased risk for hip fractures. Using population-based Ontario health care data, we compared the risk of hip fractures among men and women with and without diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using a retrospective cohort design, we identified Ontario residents aged > or =66 years with diabetes from a validated registry from 1994 to 1995 (n = 197,412) and followed them for their first hip fracture until 31 March 2003 (mean 6.1-year follow-up). Hip fracture rates were compared with those of age-matched Ontario residents without diabetes (n = 401,400), and results were stratified by sex and adjusted for age and other covariates. RESULTS: Compared with individuals without diabetes, individuals with diabetes had greater comorbidity, were less likely to have had a BMD test, and were more likely to be taking medications that increase risk of falling and decrease BMD. After adjusting for these differences and age, we found that diabetes increased fracture risk in both men (hazard ratio 1.18 [95% CI 1.12-1.24], P < 0.0001) and women (1.11 [1.08-1.15], P < 0.0001). CONCLUSIONS: Men and women with diabetes have a higher risk of hip fractures compared with individuals without diabetes. Further research to elucidate the mechanisms underlying this increased risk of fracture is needed, as well as increased attention to fracture prevention strategies in patients with diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».