Hyperhomocysteinaemia and aortic calcification are associated with fractures in patients on haemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fractures and atherosclerosis are common in patients with renal failure; this may be due to hyperhomocysteinemia. AIM: To examine the relationships between fractures, vascular calcification and homocysteine levels in haemodialysis patients. DESIGN: Cross-sectional survey. METHODS: We enrolled 37 men and 15 women who had been on haemodialysis for at least 1 year. We identified prevalent spine fractures by radiographs. Non-spine fractures were identified by self-report and confirmed by review of radiographs or radiology reports. We classified the presence and severity of lumbar aortic calcifications with lateral lumbar radiographs. We measured serum homocysteine in all subjects within 30 days of study entry. RESULTS: After adjusting for age and weight, increased levels of homocysteine were associated with an increased risk fracture (OR per mmol/l increase in homocysteine 1.6, 95%CI 1.2-2.0), as was the presence of aortic calcification (OR 1.6, 95%CI 1.2-2.1). Homocysteine and lumbar aortic calcification were highly correlated (r = 0.86). DISCUSSION: Hyperhomocysteinaemia may explain the relationship between fractures and atherosclerosis in patients with renal failure.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».