Prevalence and Factors Associated With Osteoporosis and Bone Mineral Density Testing in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine bone mineral density (BMD) in psoriatic arthritis (PsA) patients, factors associated with undergoing BMD testing, and the effect of PsA clinical activity on BMD. METHODS: Patients attending the University of Toronto PsA Clinic with BMD testing results from cohort inception to January 2019 were included. Descriptive statistics summarized lumbar spine, femoral neck, and total hip T scores. Cox proportional hazards regression identified predictors for BMD testing. Logistic regression analysis determined odds of having normal (T score -1.0 or more) versus osteoporotic-range BMD (T score -2.5 or less). A multistate model determined factors associated with BMD state changes over time. RESULTS: Of the 1,479 patients, 214 had BMD tests performed. The mean ± SD T scores at the lumbar spine, femoral neck, and total hip were -0.30 ± 0.32, -1.10 ± 1.04, and -0.45 ± 0.42, respectively. Osteopenia and osteoporosis occurred in 45.27% and 12.94% of patients. Increasing age, menopause, elevated acute-phase reactants, and biologics, methotrexate, and systemic glucocorticoids use were associated with a higher chance of undergoing BMD testing. Increased body mass index (BMI) and biologics use were associated with a lower chance of having osteoporotic-range BMD test results. In multistate analysis, polyarthritis may portend lower BMD results over time, although this did not achieve statistical significance due to low patient numbers. CONCLUSION: The prevalence of osteopenia and osteoporosis in the PsA cohort was similar to that of the general population. Clinicians are using osteoporosis risk factors and PsA disease severity markers to select patients for BMD testing. Polyarticular disease may portend worse BMD test results. Biologic use and increased BMI appear to have a protective effect.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».