International Variations in Hip Fracture Probabilities: Implications for Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
It is recommended that intervention thresholds should be based on absolute fracture risk, but there is a large variation in hip fracture incidence from different regions of the world. The aim of this study was to examine heterogeneity of hip fracture probability in different regions from recent estimates of hip fracture incidence and mortality to adjust intervention thresholds. Ten-year probabilities of hip fracture were computed in men and women at 10-year intervals from the age of 50 years and lifetime risks at the age of 50 years from the hazard functions of hip fracture and death. Lifetime risk at the age of 50 years varied from 1% in women from Turkey to 28.5% in women from Sweden. High lifetime risks in women were associated with high lifetime risks in men (r = 0.83). There also were significant correlations of 10-year risk at any age between men and women. Ten-year probability was standardized to that of men and women from Sweden (set at 1.0). There was a 15-fold range in 10-year probability from 1.24 in Norway to 0.08 in Chile. Countries were categorized by 10-year probabilities comprising very high risk (Norway, Iceland, Sweden, Denmark, and the United States), high risk (China [Taiwan [TW]], Germany, Switzerland, Finland, Greece, Canada, The Netherlands, Hungary, Singapore, Italy, United Kingdom, Kuwait, Australia, and Portugal), medium risk (China [Hong Kong [HK]], France, Japan, Spain, Argentina, and China), and low risk (Turkey, Korea, Venezuela, and Chile). The categorization of hip fracture probabilities can be used to adjust intervention thresholds based on age, sex, and relative risk from a reference population such as Sweden.
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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 | 0,034 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».