Contribution of Quadriceps Weakness to Fragility Fracture: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
The association between muscle weakness and fracture is not well understood. This study sought to examine the contribution of muscle strength at baseline and change in muscle strength to the observed risk of fragility fracture in older people. The study involved 595 men and 1066 women aged 60+ years (median 69 years) who had been followed for a median of 11 years (range, 4 to 22 years). Quadriceps isometric muscle strength (MS) measured at baseline and biennially was adjusted for height. Femoral neck bone mineral density (FNBMD) was measured by DXA. Low-trauma fracture was ascertained from X-ray reports and interview. The relationship between baseline MS and serial MS and fracture assessed by time-invariant and time-variant Cox's regression models was expressed as hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI). During the follow-up period, 282 (26%) women and 89 (15%) men sustained a fragility fracture. From age 60 years, women lost 0.28 kg/m (1.6%) of MS per year, whereas men lost 0.39 kg/m (1.5%) of MS per year. In the time-variant model, using serial MS, each 1 SD (4.7 kg/m) lower MS was associated with a 27% increase in the risk of fracture in women (HR 1.27; 95% CI, 1.11 to 1.43); and 46% increase in men (HR 1.46; 95% CI, 1.22 to 1.75). After adjusting for FNBMD, age and prior fracture, history of fall and smoking, HR per SD of lower MS was 1.13 (95% CI, 0.99 to 1.28) for women and 1.35 (95% CI, 1.18 to 1.64) for men. These data indicate that muscle weakness is an independent determinant of fracture risk in men, but not in women. This sex difference suggests that apart from mechanical load effect of muscle on bone, there are other muscle-bone interactions that need to be investigated in future studies. The accuracy of fracture risk prediction for men may be improved by incorporating muscle strength.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».