Bone Health in Patients With Hematopoietic Disorders of Bone Marrow Origin: Systematic Review and Meta- Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Blood cell production and bone homeostasis are physically interlinked systems that exhibit active cross-talk. We examined how bone health is affected in patients with hematopoietic disorders due to abnormal proliferation of bone marrow cells. The electronic databases Medline, Embase, PubMed, BIOSIS Previews, Web of Science, and Cochrane were searched for studies presenting numerical values for trabecular bone volume or bone mineral density in control and patients with hematopoietic disorders. We identified 5 studies for beta-thalassemia, 6 for sickle cell anemia, 2 for polycythemia vera and essential thrombocythemia, 3 for chronic myelogenous leukemia, 6 for myelofibrosis, 5 for multiple myeloma, and 4 studies each for systemic mastocytosis, lymphocytic leukemia, and hemochromatosis. The effect of the disease state on bone density was significant and negative for beta-thalassemia (r = -2.00; 95% confidence interval [CI] -3.41, -0.58; p < 0.005), sickle cell anemia (-0.91; -1.36, -0.47; p < 0.00005), chronic myelogenous leukemia (-0.55; -0.88, -0.22; p < 0005), mastocytosis (-0.99; -1.16, -0.82; p < 0.00001), lymphoblastic leukemia (-0.69; -0.98, -0.40; p < 0.00001), multiple myeloma (-0.67; -0.99, -0.35; p < 0.00005), and hemochromatosis (-1.15; -1.64, -0.66; p < 0.00001). The changes were negative but not significant for polycythemia vera (-0.16; -0.38, 0.05; p = 0.069) and essential thrombocythemia (-0.33; -0.92, 0.26; p = 0.14). In myelofibrosis, disease state was associated with increased bone density (0.74; 0.12, 1.36; p < 0.05). Bone density change significantly and negatively correlated with the level of ferritin and bone marrow cellularity but not with hemoglobin or erythropoietin. Thus, independent of hematopoietic lineage, abnormal proliferation of bone marrow cells appears to be associated with bone loss. Iron metabolism may independently contribute to bone homeostasis. © 2016 American Society for Bone and Mineral Research.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».