Falls Predict Fractures Independently of FRAX Probability: A Meta-Analysis of the Osteoporotic Fractures in Men (MrOS) Study
Notice bibliographique
Résumé
Although prior falls are a well-established predictor of future fracture, there is currently limited evidence regarding the specific value of falls history in fracture risk assessment relative to that of other clinical risk factors and bone mineral density (BMD) measurement. We therefore investigated, across the three Osteoporotic Fractures in Men (MrOS) Study cohorts, whether past falls predicted future fracture independently of FRAX and whether these associations varied with age and follow-up time. Elderly men were recruited from MrOS Sweden, Hong Kong, and USA. Baseline data included falls history (over the preceding 12 months), clinical risk factors, BMD at femoral neck, and calculated FRAX probabilities. An extension of Poisson regression was used to investigate the associations between falls, FRAX probability, and incident fracture, adjusting for age, time since baseline, and cohort in base models; further models were used to investigate interactions with age and follow-up time. Random-effects meta-analysis was used to synthesize the individual country associations. Information on falls and FRAX probability was available for 4365 men in USA (mean age 73.5 years; mean follow-up 10.8 years), 1823 men in Sweden (mean age 75.4 years; mean follow-up 8.7 years), and 1669 men in Hong Kong (mean age 72.4 years; mean follow-up 9.8 years). Rates of past falls were similar at 20%, 16%, and 15%, respectively. Across all cohorts, past falls predicted incident fracture at any site (hazard ratio [HR] = 1.69; 95% confidence interval [CI] 1.49, 1.90), major osteoporotic fracture (MOF) (HR = 1.56; 95% CI 1.33, 1.83), and hip fracture (HR = 1.61; 95% CI 1.27, 2.05). Relationships between past falls and incident fracture remained robust after adjustment for FRAX probability: adjusted HR (95% CI) any fracture: 1.63 (1.45, 1.83); MOF: 1.51 (1.32, 1.73); and hip: 1.54 (1.21, 1.95). In conclusion, past falls predicted incident fracture independently of FRAX probability, confirming the potential value of falls history in fracture risk assessment. © 2017 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research Published by Wiley Periodicals Inc.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».