Failure to perceive increased risk of fracture in women 55 years and older: the Global Longitudinal Study of Osteoporosis in Women (GLOW)
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We compared self-perception of fracture risk with actual risk among 60,393 postmenopausal women aged ≥55 years, using data from the Global Longitudinal Study of Osteoporosis in Women (GLOW). Most postmenopausal women with risk factors failed to appreciate their actual risk for fracture. Improved education about osteoporosis risk factors is needed. INTRODUCTION: This study seeks to compare self-perception of fracture risk with actual risk among postmenopausal women using data from GLOW. METHODS: GLOW is an international, observational, cohort study involving 723 physician practices in 17 sites in ten countries in Europe, North America, and Australia. Participants included 60,393 women ≥55 years attended by their physician during the previous 24 months. The sample was enriched so that two thirds were ≥65 years. Baseline surveys were mailed October 2006 to February 2008. Main outcome measures were self-perception of fracture risk in women with elevated risk vs women of the same age and frequency of risk factors for fragility fracture. RESULTS: In the overall study population, 19% (10,951/58,434) of women rated their risk of fracture as a little/much higher than that of women of the same age; 46% (27,138/58,434) said it was similar; 35% (20,345/58,434) believed it to be a little/much lower. Among women whose actual risk was increased based on the presence of any one of seven risk factors for fracture, the proportion who recognized their increased risk ranged from 19% for smokers to 39% for current users of glucocorticoid medication. Only 33% (4,185/12,612) of those with ≥2 risk factors perceived themselves as being at higher risk. Among women reporting a diagnosis of osteopenia or osteoporosis, only 25% and 43%, respectively, thought their risk was increased. CONCLUSION: In this international, observational study, most postmenopausal women with risk factors failed to appreciate their actual risk for fracture.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».