Chronic Liver Disease and the Risk of Osteoporotic Fractures: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic liver disease (CLD) causes more than 1 million deaths every year and remains a pandemic in the last decade affecting more than 600,000 patients in the United States. Previous studies found patients with CLD had increased risk of osteoporosis, so fractures were inferred to be complications of this condition. The aim of this meta-analysis is to summarize the best evidence that correlates CLD patients and the risk to develop osteoporotic fractures versus control patients without CLD. Methods A review of the literature using MEDLINE and EMBASE database was performed during December 2017. We included cross-sectional and cohort studies that reported relative risks (RR), odds ratios (OR) and hazard ratios (HR) comparing the risk of developing osteoporotic fractures among patients with CLD versus patients without CLD. Pooled OR and 95% confidence interval (CI) were calculated using generic inverse- variance method. The Newcastle-Ottawa scale was used to determine the quality of the studies. Effect estimates from the individual study were extracted and combined using the random-effect, generic inverse variance method of DerSimonian and Laird. Results After the review of the literature, seven studies fulfilled the eligibility criteria established during the analysis. Significant association was found between CLD and osteoporotic fractures with a pooled OR of 2.13 (95% CI, 1.79 - 2.52). High heterogeneity among the studies was found (I2=88.5). No publication bias was found using Egger regression test (p=0.44). Conclusion We found a significant association between CLD and the risk of developing osteoporotic fractures. The calculated risk was 2.13 times higher for patients with CLD when compared with controls. The results showed high heterogeneity but no publication bias. More prospective studies are needed to fully understand the mechanisms involved in loss of bone density and osteoporotic fractures in order to improve the morbidity associated with this disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».