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Enregistrement W4287922681 · doi:10.1002/jbmr.4664

Telomere Length and Risk of Incident Fracture and Arthroplasty: Findings From UK Biobank

2020· article· en· W4287922681 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Curtis, Veryan Codd, Christopher P. Nelson, Stefania D’Angelo, Qingning Wang, Elias Allara, Stephen Kaptoge, Paul M. Matthews, Jonathan H. Tobias, John Danesh, Cyrus Cooper, Nilesh J. Samani, Nicholas C. Harvey

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUK Dementia Research InstituteMedical Research Council CanadaUniversity of OxfordImperial College LondonBupa FoundationNational Institute for Health and Care ResearchRoyal Osteoporosis SocietyUniversity of SouthamptonMedical Research CouncilAGE-WELLNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustBritish Heart FoundationUniversity Hospital Southampton NHS Foundation Trust
Mots-clésMedicineHazard ratioConfidence intervalConfoundingHip fractureOsteoporosisProportional hazards modelInternal medicineArthroplastyWomen's Health InitiativeSurgeryPostmenopausal women

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated independent associations between telomere length and risk of fracture and arthroplasty in UK Biobank participants. Leukocyte telomere length (LTL) was measured in baseline samples using a validated polymerase chain reaction (PCR) method. We used, in men and women separately, Cox proportional hazards models to calculate the hazard ratio (HR) for incident fracture (any, osteoporotic) or arthroplasty (hip or knee) over 1,186,410 person-years of follow-up. Covariates included age, white cell count, ethnicity, smoking, alcohol, physical activity, and menopause (women). In further analyses we adjusted for either estimated bone mineral density (eBMD) from heel quantitative ultrasound, handgrip strength, gait speed, total fat mass (bioimpedance), or blood biomarkers, all measured at baseline (2006-2010). We studied 59,500 women and 51,895 men, mean ± standard deviation (SD) age 56.4 ± 8.0 and 57.0 ± 8.3 years, respectively. During follow-up there were 5619 fractures; 5285 hip and 4261 knee arthroplasties. In confounder-adjusted models, longer LTL was associated with reduced risk of incident knee arthroplasty in both men (HR/SD 0.93; 95% confidence interval [CI], 0.88-0.97) and women (0.92; 95% CI, 0.88-0.96), and hip arthroplasty in men (0.91; 95% CI, 0.87-0.95), but not women (0.98; 95% CI, 0.94-1.01). Longer LTL was weakly associated with reduced risk of any incident fracture in women (HR/SD 0.96; 95% CI, 0.93-1.00) with less evidence in men (0.98; 95% CI, 0.93-1.02). Associations with incident outcomes were not materially altered by adjustment for heel eBMD, grip strength, gait speed, fat mass, or blood biomarker measures. In this, the largest study to date, longer LTL was associated with lower risk of incident knee or hip arthroplasty, but only weakly associated with lower risk of fracture. The relative risks were low at a population level, but our findings suggest that common factors acting on the myeloid and musculoskeletal systems might influence later life musculoskeletal outcomes. © 2022 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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