Time since prior fracture is a risk modifier for 10-year osteoporotic fractures
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the importance of time since prior fracture as a risk factor for future osteoporotic fractures and how it affects 10-year fracture rates. We identified 39,991 women 45 years of age or older undergoing baseline bone mineral density (BMD) testing (1990-2007) from a regional database that contains dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) results for Manitoba, Canada. Health service records were used to identify nontrauma ICD-9-CM fracture codes preceding DXA, grouped as "major" fractures (n = 5178; hip, spine, forearm, and humerus) or "minor" fractures (n = 3479; ribs, sternum, pelvis, trunk, clavicle, scapula, patella, tibia/fibula, and ankle). Time since prior fracture was coded in years as less than 1, 1 to 5, 5 to 10, and more than 10. Incident fractures (ie, hip, spine, forearm, and humerus) after BMD testing were identified (mean follow-up 4.2 years, maximum 10 years) and studied in Cox proportional-hazards models adjusted for age, BMD T-score, and other covariates. After BMD testing, n = 1749 (4.4%) women experienced an incident fracture. Prior major fracture was a strong risk factor for incident fracture, greatest risk in the first year [hazard ratio (HR) 1.90, 95% confidence interval (CI) 1.60-2.25], declining by more than 10 years (HR 1.62, 95% CI 1.25-2.10). Prior minor fracture was a weaker risk factor, greatest in the first year (HR 1.45, 95% CI 1.13-1.87) and no longer significant by 1 to 5 years. Major and minor fractures both showed a time-dependent decline in importance as risk factors. In conclusion, time since prior fracture modifies future fracture risk, but prior fractures of the hip, spine, forearm, and humerus remain strong risk factors even 10 years later. Fracture risk assessment should emphasize the importance of prior fractures at these sites.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».