Using the same bone density reference database for men and women provides a simpler estimation of fracture risk
Notice bibliographique
Résumé
Although low bone mineral density (BMD) predicts fractures, there are postulated sex differences in the fracture "threshold." Some studies demonstrate a higher mean BMD for men with fractures than for women, whereas others note similar absolute risk at the same level of BMD. Our objective was to test the preceding observations in the population-based Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMOS). We included participants 50+ years of age at baseline. Mean BMD in men was higher than in women among both fracture cases and noncases. Three methods of BMD normalization were compared in age-adjusted Cox proportional hazards models. In a model using the same reference population mean and standard deviation (SD), there were strong effects of age and total-hip BMD for prediction of fractures but no significant effect of sex [hazard ratio (HR) = 0.97, 95% confidence interval (CI) 0.78-1.20] for men versus women. In a model using sex-specific reference means but a common SD, an apparent sex difference emerged (HR = 0.66, 95% CI 0.54-0.81) for men versus women. The sex term in the second model counterbalanced the higher risk introduced by the lower normalized BMD in men. A third model using sex-specific reference means and SDs gave nearly identical results. Parallel results for the three methods of normalization were seen when adjusting for clinical risk factors, excluding antiresorptive users and considering death as a competing risk. We conclude that no adjustment for sex is necessary when using common reference data for both men and women, whereas using sex-specific reference data requires a substantial secondary adjustment for sex.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».