Postmenapozal Osteoporotik Kadınlarda Fibromiyalji Sıklığı ve İlişkili Risk Faktörlerinin Belirlenmesi (Ön Çalışma)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study was to determine the prevalence of fibromyalgia in postmenopausal women with osteoporosis and to determine the associated factors with fibromyalgia. Materials and Methods: Hundred thirty-seven postmenopausal women with osteoporosis admitted to our outpatient clinic were included in the study. A questionnaire that was including patients'age, marital status, education level, occupation, height, weight was completed. Risk factors of osteoporosis were recorded. major and minor risk factors were determined according to Canadian diagnosis and treatment guideline. DXA was used to determine bone mineral density of the lumbar spine and femoral neck. Thoracal and lumbar compression fractures were evaulated with thoracal and lumbar radiography. The diagnosis of fibromyalgia was according to the 1990 American College of Rheumatology (ACR) criteria. Results: Twenty-six (19%) of 137 postmenopausal women with osteoporosis had fibromyalgia. Ninety-four (68.6%) of all patients were married and 43 (31.4%) of all patients were not married, 63 (46%) of all patients were literate, 74 (54%) of all patients were illiterate. The average age of patients was 73.566.17. According to the results of logistic regression analysis, advanced age, to be married, the number of major risk factors and the decrease of lomber and femur bone mineral density were found to be risk factors for fibromyalgia. Educational level, BMI and the number of minor risk factors were not found to be a risk factors for fibromyalgia.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».