Risk of fragility fracture among patients with gout and the effect of urate-lowering therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies that quantified the risk of fracture among patients with gout and assessed the potential effect of urate-lowering therapy have provided conflicting results. Our study aims to provide better estimates of risk by minimizing the effect of selection bias and confounding on the observed association. METHODS: We used data from the Clinical Practice Research Datalink, which records primary care consultations of patients from across the United Kingdom. We identified patients with incident gout from 1990 to 2004 and followed them up until 2015. Each patient with gout was individually matched to 4 controls on age, sex and general practice. We calculated absolute rate of fracture and hazard ratios (HRs) using Cox regression models. Among patients with gout, we assessed the impact of urate-lowering therapy on fracture, and used landmark analysis and propensity score matching to account for immortal time bias and confounding by indication. RESULTS: We identified 31 781 patients with incident gout matched to 122 961 controls. The absolute rate of fracture was similar in both cases and controls (absolute rate = 53 and 55 per 10 000 person-years, respectively) corresponding to an HR of 0.97 (95% confidence interval 0.92-1.02). Our finding remained unchanged when we stratified our analysis by age and sex. We did not observe statistically significant differences in the risk of fracture among those prescribed urate-lowering therapy within 1 and 3 years after gout diagnosis. INTERPRETATION: Overall, gout was not associated with an increased risk of fracture. Urate-lowering drugs prescribed early during the course of disease had neither adverse nor beneficial effect on the long-term risk of fracture.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».