SUN-622 The Risk of Hip and Non-Vertebral Fractures in Diabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis Update
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous meta-analyses have reported an increase in the risk of hip fractures in diabetes, but the risk of non-vertebral fractures has not been investigated. In addition, it is not known how the risk of fractures is affected by age, body mass index, diabetes duration and insulin use. To investigate these features, we conducted a meta-analysis on the risk of hip and non-vertebral fractures in diabetes. MethodsWe selected a previously published review to be updated. Medline, Embase and Cochrane databases were searched in March 2018 and an update conducted in March 2019 (Pubmed) using relevant MeSH and free text terms such as “diabetes”, “hyperglycaemia” and “fracture”. We selected observational studies with data on the risk of fractures in adults ολδερ τηαν 18 years old with diabetes compared to people without diabetes. Study quality was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. We used the random-effects model to calculate the risk estimates and 95% confidence intervals.Results Forty-nine studies were included. Forty-three studies were included in the hip fracture analysis, 40 cohorts and 3 case-control studies, reporting data from 17,575,873 participants, 2,387,899 with diabetes and 321,720 fractures. Eighteen studies reported the risk of fractures in two or more sites and were included in the non-vertebral fracture risk analysis. All but one study were cohorts. These studies reported data from 2,982,622 participants, 414,195 with diabetes and 185,363 fractures. In both analyses, age varies from 20 to 100 years old, including both type 1 and type 2 diabetes. Overall, the study quality was judged to be moderate to good.We found a significant increase in the risk of fracture in diabetes both for hip (RR 1.52, 95% CI 1.42-1.63) and for non-vertebral fracture (RR 1.20, 1.14-1.27). The increase in the risk was greater for insulin users and longer duration of diabetes, at both sites. At the hip, the risk was higher in the younger population, women, and those with T1D. ConclusionThere was an increase in the risk of hip and non-vertebral fractures in diabetes. Although the mechanisms are not established, patients with type 1 diabetes were the population at higher relative risk. The evidence suggest that the skeleton should be considered a site for diabetic complications.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».