Evaluating The Risk Of Osteoporosis Through Bone Mass Density.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis is a bone disorder, characterized by loss of bone mass density. Osteoporosis affects more than 30% of post-menopausal women. Osteoporosis is often associated with restricted body movement, pain and joint deformities. Early identification and early intervention can help in reducing these complications. The primary objective of this study was to estimate the burden of Osteoporosis in Urban setting of Sindh among women of different age groups and to access the effect of different protective measures that can reduce the risk of Osteoporosis. METHODS: In this study, 500 women's of 3 major cities of Sindh were approached by non-probability convenience sampling technique. Women bearing age 20 years or more were included. Women who fall under inclusion criteria were screened for BMD (Bone mineral density) test and were classified as Healthy, Osteopenic and Osteoporotic based on their T-score. The association of different protective measures and risk of osteoporosis was assessed by prevalence relative risk (PRR). RESULTS: The result of this study indicate that the burden of Osteoporosis is very high among the women of Sindh, only 17.4% (84) women were found to have normal BMD score. The life style of majority of women was sedentary. The PRR calculated for Exposure to sunlight, regular exercise, and use of nutritional supplement was 12.5, 5.19 and 2.72 folds respectively. CONCLUSIONS: The results of study reveal that exposure to sunlight, regular physical exercise and use of nutritional supplements found to be effective in reducing the risk of osteoporosis among women of all age group. Health education and promotion toward osteoporosis prevention can significantly contribute in reducing the morbidity of osteoporosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».