Population-Wide Impact of Non-Hip Non-Vertebral Fractures on Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Data on long-term consequences of non-hip non-vertebral (NHNV) fractures, accounting for approximately two-thirds of all fragility fractures, are scanty. Our study aimed to quantify the population-wide impact of NHNV fractures on mortality. The national population-based prospective cohort study (Canadian Multicentre Osteoporosis Study) included 5526 community dwelling women and 2163 men aged 50 years or older followed from July 1995 to September 2013. Population impact number was used to quantify the average number of people for whom one death would be attributable to fracture and case impact number to quantify the number of deaths out of which one would be attributable to a fracture. There were 1370 fragility fractures followed by 296 deaths in women (mortality rate: 3.49; 95% CI, 3.11 to 3.91), and 302 fractures with 92 deaths in men (5.05; 95% CI, 4.12 to 6.20). NHNV fractures accounted for three-quarters of fractures. In women, the population-wide impact of NHNV fractures on mortality was greater than that of hip and vertebral fractures because of the greater number of NHNV fractures. Out of 800 women, one death was estimated to be attributable to a NHNV fracture, compared with one death in 2000 women attributable to hip or vertebral fracture. Similarly, out of 15 deaths in women, one was estimated to be attributable to a NHNV fracture, compared with one in over 40 deaths for hip or vertebral fracture. The impact of forearm fractures (ie, one death in 2400 women and one out of 42 deaths in women attributable to forearm fracture) was similar to that of hip, vertebral, or rib fractures. Similar, albeit not significant, results were noted for men. The study highlights the important contribution of NHNV fractures on mortality because many NHNV fracture types, except for the most distal fractures, have serious adverse consequences that affect a significant proportion of the population. © 2017 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».