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Enregistrement W2041841151 · doi:10.1359/jbmr.2003.18.4.784

Associations Among Disease Conditions, Bone Mineral Density, and Prevalent Vertebral Deformities in Men and Women 50 Years of Age and Older: Cross-Sectional Results From the Canadian Multicentre Osteoporosis Study

2003· article· en· W2041841151 sur OpenAlexaffabout
DA Hanley, Jacques P. Brown, Alan Tenenhouse, W. P. Olszynski, George Ioannidis, Claudie Berger, JC Prior, Laura Pickard, TM Murray, Tassos Anastassiades, Susan Kirkland, Carol Joyce, L. Joseph, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, SA Jackson, Suzette Poliquin, JD Adachi

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMemorial University of NewfoundlandDalhousie UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of CalgarySt. Joseph's HospitalMcGill UniversityUniversité LavalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralOsteoporosisFemoral neckBone densityTrochanterDiabetes mellitusInternal medicinePopulationSurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This cross-sectional cohort study of 5566 women and 2187 men 50 years of age and older in the population-based Canadian Multicentre Osteoporosis Study was conducted to determine whether reported past diseases are associated with bone mineral density or prevalent vertebral deformities. We examined 12 self-reported disease conditions including diabetes mellitus (types 1 or 2), nephrolithiasis, hypertension, heart attack, rheumatoid arthritis, thyroid disease, breast cancer, inflammatory bowel disease, neuromuscular disease, Paget's disease, and chronic obstructive pulmonary disease. Multivariate linear and logistic regression analyses were performed to determine whether there were associations among these disease conditions and bone mineral density of the lumbar spine, femoral neck, and trochanter, as well as prevalent vertebral deformities. Bone mineral density measurements were higher in women and men with type 2 diabetes compared with those without after appropriate adjustments. The differences were most notable at the lumbar spine (+0.053 g/cm2), femoral neck (+0.028 g/cm2), and trochanter (+0.025 g/cm2) in women, and at the femoral neck (+0.025 g/cm2) in men. Hypertension was also associated with higher bone mineral density measurements for both women and men. The differences were most pronounced at the lumbar spine (+0.022 g/cm2) and femoral neck (+0.007 g/cm2) in women and at the lumbar spine (+0.028 g/cm2) in men. Although results were statistically inconclusive, men reporting versus not reporting past nephrolithiasis appeared to have clinically relevant lower bone mineral density values. Bone mineral density differences were -0.022, -0.015, and -0.016 g/cm2 at the lumbar spine, femoral neck, and trochanter, respectively. Disease conditions were not strongly associated with vertebral deformities. In summary, these cross-sectional population-based data show that type 2 diabetes and hypertension are associated with higher bone mineral density in women and men, and nephrolithiasis may be associated with lower bone mineral density in men. The importance of these associations for osteoporosis case finding and management require further and prospective studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations168
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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