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Enregistrement W3044345101 · doi:10.1002/jbmr.4139

Relationship Between Obesity and Risk of Major Osteoporotic Fracture in Postmenopausal Women: Taking Frailty Into Consideration

2020· article· en· W3044345101 sur OpenAlexaff
Juliet Compston, William D. Leslie, Lehana Thabane, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Arthur Lau, Xiaojie Wang, Chenghe Qin, Bo Chen, Maoshui Chen, Jonathan D. Adachi

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePostmenopausal womenObesityOsteoporotic fractureOsteoporosisGerontologyInternal medicineBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of obesity in fracture risk remains uncertain and inconclusive in postmenopausal women. Our study aimed to assess the relationship between obesity and risk of major osteoporotic fracture (MOF; ie, a clinical fracture of upper arm or shoulder, hip, spine, or wrist) in postmenopausal women, after taking frailty into consideration. We used the data from the Global Longitudinal Study of Osteoporosis in Women (GLOW) 5-year Hamilton cohort for this study. Frailty was measured by a frailty index (FI) of deficit accumulation at baseline. We incorporated an interaction term (obesity × FI) in the Cox proportional hazards regression model. We included 3985 women (mean age 69.4 years) for analyses, among which 29% were obese (n = 1118). There were 200 (5.02%) MOF events documented during follow-up: 48 (4.29%) in obese women and 152 (5.65%) in the nonobese group. Significant relationships between obesity, frailty, and MOF risk were found: hazard ratio (HR) = 0.72 (95% confidence interval [CI] 0.67-0.78) for those with an FI of zero regarding MOF risk among obese women, and HR = 1.34 (95% CI 1.11-1.62) per SD increase in the FI among nonobese women. The interaction term was also significant: HR = 1.16 (95% CI 1.02-1.34) per SD increase in the FI among obese women. Increased HRs were found with higher FIs regarding the relationship between obesity and MOF risk, indicating increasing frailty attenuated the protective effect of obesity. For example, although the HR for obesity and MOF risk among those who were not frail (FI = 0) was 0.72 (95% CI 0.67-0.78), among those who were very frail (FI = 0.70), the HR was 0.91 (95% CI 0.85-0.98). To conclude, after taking frailty into consideration, obesity was significantly associated with decreased risk of MOF in postmenopausal women among those who were not frail; however, increasing frailty attenuated this protective effect of obesity. Evaluating frailty status may aid in understanding of the complex relationship between obesity and fracture risk. © 2020 American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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