Incidence and Characteristics of Atypical Femoral Fractures: Clinical and Geometrical Data
Notice bibliographique
Résumé
Despite the multitude of studies published on atypical femoral fractures (AFFs), a profile for patients at risk does not exist. This study aimed first at estimating AFF incidence over a 19-month-period in Quebec City using the ASBMR Task force criteria to define AFF. The medical records of patients hospitalized for hip or femoral fracture between June 1, 2009, and December 31, 2010, were reviewed. Thirty-six cases of atypical fractures were identified during the 19-month period, representing an AFF incidence of 7.0 (range, 4.7 to 9.3) cases per 100,000 person-years. In the second part of the study, data regarding the characteristics suspected of increasing the risks of AFF were collected from medical and pharmacological records, proximal femur radiographs, and patient interviews. The data regarding each patient with an AFF during years 2008-2011 were compared to two controls with a hip or femoral fragility fracture or a traumatic fracture, paired for age and sex. Twenty patients with AFF were added to the 36 patients with AFF selected in the first part, thereby 56 patients with AFF were investigated. The association between the occurrence of AFF and bisphosphonates (BPs) use was proven statistically significant in multivariate analysis, odds ratio (OR) = 10.39 (95% CI, 2.22 to 48.58; p = 0.0029). Compared to controls, patients with AFF had excessive femoral offset (43.1 mm versus 38.3 mm, p = 0.0007), proximal femoral neck angle in varus (128.9 degrees versus 134.0 degrees, p < 0.0001), and had greater proximal cortical thickness. This retrospective study confirms the low incidence of AFF, confirms its significant association with exposure to BPs, and reveals the possible contribution of proximal femoral geometry in AFF occurrence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».