A comparison of bone density and bone morphology between patients presenting with hip fractures, spinal fractures or a combination of the two
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently it is uncertain how to define osteoporosis and who to treat after a hip fracture. There is little to support the universal treatment of all such patients but how to select those most in need of treatment is not clear. In this study we have compared cortical and trabecular bone status between patients with spinal fractures and those with hip fracture with or without spinal fracture with the aim to begin to identify, by a simple clinical method (spine x-ray), a group of hip fracture patients likely to be more responsive to treatment with current antiresorptive agents. METHODS: Comparison of convenience samples of three groups of 50 patients, one with spinal fractures, one with a hip fracture, and one with both. Measurements consist of bone mineral density at the lumbar spine, at the four standard hip sites, number, distribution and severity of spinal fractures by the method of Genant, cortical bone thickness at the infero-medial femoral neck site, femoral neck and axis length and femoral neck width. RESULTS: Patients with spinal fractures alone have the most deficient bones at both trabecular and cortical sites: those with hip fracture and no spinal fractures the best at trabecular bone and most cortical bone sites: and those with both hip and spinal fractures intermediate in most measurements. Hip axis length and neck width did not differ between groups. CONCLUSION: The presence of the spinal fracture indicates poor trabecular bone status in hip fracture patients. Hip fracture patients without spinal fractures have a bone mass similar to the reference range for their age and gender. Poor trabecular bone in hip fracture patients may point to a category of patient more likely to benefit from therapy and may be indicated by the presence of spinal fractures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».