Association Between Change in BMD and Fragility Fracture in Women and Men
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to estimate the relationship between longitudinal change in BMD and fragility fractures. We studied 3635 women and 1417 men 50-85 yr of age in the Canadian Multicentre Osteoporosis Study who had at least two BMD measurements (lumbar spine, femoral neck, total hip, and trochanter) within the first 5 yr of the study and fragility fractures (any, main, forearm/wrist, ribs, hip) within the first 7 yr. Multiple logistic regression was used to model the relationship between baseline BMD, BMD change, and fragility fractures. We found that, among nonusers of antiresorptives, independent of baseline BMD, a decrease of 0.01 g/cm(2)/yr in total hip BMD was associated with an increased risk of fragility fracture with ORs of 1.15 (95% CI: 1.01; 1.32) in women and 1.34 (95% CI: 1.02; 1.78) in men. The risk of fragility fractures in subgroups such as fast losers and those with osteopenia was better estimated by models that included BMD change than by models that included baseline BMD but excluded BMD change. Although the association between baseline BMD and fragility fractures was similar in users and nonusers of antiresorptives, the association was stronger in nonusers compared with users. These results show that BMD change in both men and women is an independent risk factor for fragility fractures and also predicts fracture risk in those with osteopenia. The results suggest that BMD change should be included with other variables in a comprehensive fracture prediction model to capture its contribution to osteoporotic fracture risk.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».