MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2922316566 · doi:10.1161/circ.139.suppl_1.p402

Abstract P402: Association Between Post-stroke Disability and 5-year Hip-fracture Risk: the Women’s Health Initiative

2019· article· en· W2922316566 sur OpenAlexaff
Carin Northuis, Carolyn Crandall, Karen L. Margolis, Susan J. Diem, Kristine E. Ensrud, Jean Wactawski‐Wende, Kamakshi Lakshminarayan

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensCrandall University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip fractureStroke (engine)Physical therapyIncidence (geometry)Observational studySurgeryInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hip fractures are a significant post-stroke complication. While studies have shown an increased incidence of hip fractures post-stroke, the relationship between stroke-related disability and hip fracture rates are not well characterized. Herein, we examine factors associated with hip fracture risk after stroke using the Women’s Health Initiative (WHI) data. Methods: The WHI is a prospective study of 161,808 postmenopausal women aged 50-79 years. In the WHI, stroke cases were initially self-reported and then confirmed by a neurologist adjudication using medical records and a manual. Hip fracture cases were self-reported and then radiologically confirmed by physician adjudication. We included stroke survivors from the observational and clinical trial arms who had a Glasgow Outcome Score (GOS) of 1-3 (good recovery, moderately disabled, severely disabled) and survived at least one week after stroke (n=4,640). Survival free from any radiologically-confirmed hip fracture post-stroke was estimated and compared by GOS status. Secondary analysis examined the post-stroke hip fracture risk while accounting for the competing risk of death. Results: There were 124 hip fractures. Average age of stroke was 74.6 ± 7.2 years. Mean follow-up time was 3.1±1.8 years. Hip fractures by GOS status represented 2.4% (45/1872), 2.5% (34/1366), and 3.5% (45/1278) among good recovery, moderately disabled, and severely disabled. In the competing risk model, 23.3% (1079/4640) of the participants died before the end of follow-up or the occurrence of a hip fracture. Severely disabled (HR: 2.1 (95% CI: 1.3, 3.2), p=0.001) status, but not moderately disabled (HR: 1.1 (95% CI: 0.7, 1.7) p=0.8), was significantly associated with an increase in risk of hip fracture compared to good recovery status. This association was attenuated and not significant for moderately disabled (HR: 1.1 (95%CI: 0.7, 1.7), p=0.8) and severely disabled (HR 1.5 (95%CI: 1.0, 2.3), p=0.06) status when accounting for mortality after stroke. High Hip Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) risk (without bone density information), being Caucasian, and increasing age were associated with an increased post stroke hip fracture risk. When accounting for mortality after stroke, higher FRAX-predicted hip fracture risk and race/ethnicity remained significant. The association between age and hip fracture was attenuated and not significant after accounting for post-stroke mortality. Conclusion: Among stroke survivors, severely disabled status and FRAX-predicted hip fracture risk were associated with a higher risk of subsequent radiologically confirmed hip fracture, but only the FRAX-predicted hip fracture risk association remained significant when considering the competing risk of mortality after stroke. Interventions to reduce fracture risk after stroke should be evaluated in clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetHip and Femur FracturesTravaux en français237 207