Osteoporosis management and fractures in the Métis of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Half of Métis citizens, compared to less than 10 % of the general population of Ontario, reside in northern regions, with little access to bone mineral density (BMD) testing. Métis citizens had lower sex-specific and age-standardized rates of BMD testing, yet similar rates of fracture (both sexes) and pharmacotherapy (women only). PURPOSE: To examine osteoporosis management and common osteoporosis-related fractures among Métis citizens compared to the general population of older adults residing in Ontario. METHODS: We linked healthcare (medical and pharmacy) utilization and administrative (demographic) databases with the Métis Nation of Ontario citizenship registry to estimate osteoporosis management (bone mineral density [BMD] testing, pharmacotherapy) and fractures (hip, humerus, radius/ulna) among adults aged ≥50 years, from April 1, 2006 to March 31, 2011. Pharmacotherapy data were limited to residents aged ≥65 years. Sex-specific and age-standardized rates were compared between the Métis and the general population. Multivariable logistic regression was used to compare rates of BMD testing after controlling for differences in age and region of residence between the Métis and the general population. RESULTS: We studied 4219 Métis citizens (55 % men), and 140 (3 %) experienced a fracture. Half of Métis citizens, compared to less than 10 % of the general population of Ontario, resided in northern regions. We identified significantly lower sex-specific and age-standardized rates of BMD testing among Métis compared to the general population, yet found little difference in fracture rates (both sexes) or pharmacotherapy (women only). Differences in BMD testing disappeared after adjusting for region of residence among women yet remained significant among men. CONCLUSIONS: Despite finding significantly lower rates of osteoporosis management among men, Métis men and women were found to have similar age-standardized fracture rates to the general population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».