Bone strength measured by peripheral quantitative computed tomography and the risk of nonvertebral fractures: The osteoporotic fractures in men (MrOS) study
Notice bibliographique
Résumé
Many fractures occur in individuals without osteoporosis defined by areal bone mineral density (aBMD). Inclusion of other aspects of skeletal strength may be useful in identifying at-risk subjects. We used surrogate measures of bone strength at the radius and tibia measured by peripheral quantitative computed tomography (pQCT) to evaluate their relationships with nonvertebral fracture risk. Femoral neck (FN) aBMD, measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), also was included. The study population consisted of 1143 white men aged 69+ years with pQCT measures at the radius and tibia from the Minneapolis and Pittsburgh centers of the Osteoporotic Fractures in Men (MrOS) study. Principal-components analysis and Cox proportional-hazards modeling were used to identify 21 of 58 pQCT variables with a major contribution to nonvertebral incident fractures. After a mean 2.9 years of follow-up, 39 fractures occurred. Men without incident fractures had significantly greater bone mineral content, cross-sectional area, and indices of bone strength than those with fractures by pQCT. Every SD decrease in the 18 of 21 pQCT parameters was significantly associated with increased fracture risk (hazard ration ranged from 1.4 to 2.2) independent of age, study site, body mass index (BMI), and FN aBMD. Using area under the receiver operation characteristics curve (AUC), the combination of FN aBMD and three radius strength parameters individually increased fracture prediction over FN aBMD alone (AUC increased from 0.73 to 0.80). Peripheral bone strength measures are associated with fracture risk and may improve our ability to identify older men at high risk of fracture.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».