Osteoporosis Follow-up After Wrist Fractures Following Minor Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients presenting with low-trauma wrist fractures are an ideal target population for early case finding of osteoporosis. We decided to investigate whether this early detection occurred in practice. METHODS: This study was conducted at a single center in Edmonton, Alberta. A structured interview format was used to contact 112 (72%) of 156 patients older than 40 years who were diagnosed as having an atraumatic fracture of the distal radius/ulna from April 1997 to March 1998 and from January 1999 to February 1999. Information on osteoporosis follow-up and drug therapy was obtained from the patient. RESULTS: The time between fracture and telephone interview ranged from 6 months to 3 years, with the majority of the sample being interviewed at least 1 year after fracture. Of the 112 patients in this study, 44 had sustained previous fractures, 17 of which had occurred at the wrist, vertebrae, or hip. Sixteen patients in the sample had already sustained a subsequent clinical fracture before our telephone contact. Thirty-two patients had received treatment for osteoporosis before fracture. A further 24 patients (21%) had undergone osteoporosis follow-up after fracture. After fracture, 42 (38%) of all patients were receiving either hormone replacement therapy or using a bisphosphonate. CONCLUSIONS: Only 50% of the study population had received osteoporosis follow-up after fracture. Few patients had any change in their medication use after fracture. The findings in this study population suggest that recognition of the potential for osteoporosis in such patients is inadequate. Given the magnitude of this public health care problem, it is clear that attention to case finding and treatment of osteoporosis should be increased.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».