Increased Fracture Risk in Patients with Rheumatic Disorders and Other Inflammatory Diseases — A Case-Control Study with 53,108 Patients with Fracture: Table 1.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the risk of hip and vertebral fractures in patients with rheumatic disorders (RD) and inflammatory bowel diseases (IBD). METHODS: This population-based case-control study assessed the fracture risk of patients with rheumatoid arthritis, juvenile idiopathic arthritis (JIA), ankylosing spondylitis (AS), systemic lupus erythematosus, polymyositis/dermatomyositis (PM/DM), systemic sclerosis (SSc), Crohn's disease, and ulcerative colitis (UC). The study cohort comprised 53,108 patients with fracture (66% women) and 370,602 age-matched and sex-matched controls. Conditional logistic regression analysis was performed and results were expressed as OR with corresponding 95% CI. RESULTS: There was a statistically significant increased fracture risk for all RD and for IBD compared with controls. The magnitude of fracture risk was higher for patients with RD (OR 3, 95% CI 2.9-3.2) than for those with IBD (OR 1.6, 1.4-1.8). The OR in RD ranged from 2.6 (1.3-4.9) for SSc to 4 (3.4-4.6) for AS. The largest increased fracture risk for vertebral fractures was seen in AS (OR 7.1, 6-8.4) and for hip fractures in JIA (OR 4.1, 2.4-6.9). CONCLUSION: Our results highlight the existence of an increased fracture risk from a variety of underlying causes in patients with RD and IBD. In many inflammatory diseases, implementation of fracture prevention strategies may be beneficial.
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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 | 0,001 |
| 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 ».