Prevalence of Vertebral Fractures in Adults With Type 1 Diabetes: DenSiFy Study (Diabetes Spine Fractures)
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Vertebral fracture (VF) prevalence up to 24% has been reported among young people with type 1 diabetes (T1D). If this high prevalence is confirmed, individuals with T1D could benefit from preventative VF screening. OBJECTIVE: We compared the prevalence of VFs between adults with T1D and nondiabetic controls. METHODS: This cross-sectional study included 127 adults with T1D, and 65 controls with a similar age, sex, and BMI distribution, from outpatient clinics of 2 tertiary care centers. Vertebral fracture assessment (VFA) by dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) was used for prevalent VFs. The modified algorithm-based qualitative (mABQ) method was applied. Bone mineral density (BMD) and trabecular bone score (TBS) were assessed by DXA. Serum bone turnover markers and sclerostin were measured in a subgroup of participants. RESULTS: Participants with T1D (70 women, 57 men) had a mean age of 42.8 ± 14.8 years, median diabetes duration of 25.8 (15.8-34.4) years, mean BMI of 26.6 ± 5.4 kg/m2 and mean HbA1c over the past 3 years of 7.5 ± 0.9%. Controls (35 women, 30 men) had mean age of 42.2 ± 15.9 years and mean BMI of 26.1 ± 5.1 kg/m2. VF prevalence was comparable between groups (2.4% vs 3.1%, P = 0.99). TBS, BMD at the total hip and femoral neck, and bone formation and resorption markers were lower while sclerostin levels were similar in participants with T1D vs controls. CONCLUSION: Our VFA results using the mABQ method do not confirm increased prevalence of VFs in men and women with relatively well-controlled T1D.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».