Single-Site vs Multisite Bone Density Measurement for Fracture Prediction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bone density measurement with dual-energy x-ray absorptiometry is widely used for fracture risk assessment. Discordance between measurement sites is common, but it is unclear how this affects fracture prediction. METHODS: We performed a historical cohort study among 16 505 women 50 years or older at the time of baseline dual-energy x-ray absorptiometry of the spine and hip (mean +/- SD observation period, 3.2 +/- 1.5 years). The study population was drawn from a database that contains all clinical dual-energy x-ray absorptiometry test results for the province of Manitoba, Canada. Each subject's longitudinal health service record was assessed for the presence of fracture codes after bone density testing. The likelihood ratio test was used to assess the improvement in fracture prediction from Cox proportional hazards models using bone density covariates from a single site or from combined sites. RESULTS: Age-adjusted hazard ratios (HRs) per standard deviation for osteoporotic fracture ranged from 1.61 (95% confidence interval [CI], 1.39-1.87) for the lumbar spine to 1.85 (95% CI, 1.70-2.01) for the total hip, with intermediate values for the femur neck (HR, 1.76 [95% CI, 1.62-1.92]) and trochanter (HR, 1.77 [95% CI, 1.63-1.92]). For fracture prediction, use of the minimum bone density measurement was no better than use of a hip measurement alone. When the total hip measurement was included in a fracture prediction model for the overall population, none of the other measurements added substantial information. The spine was the most useful site for the prediction of spine fractures alone. CONCLUSIONS: Proximal femur bone density measurements consistently outperformed lumbar spine measurements for global fracture prediction. In this cohort, the total hip was the best site for overall fracture assessment.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».