Bone Mineral Density as a Predictor of Cardiovascular Disease in Women: A Real-World Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) in women remains understudied, under-diagnosed, and under-treated. Traditional risk factors affect men’s and women’s hearts differently. However, the current risk stratification tools do not consider such sex-specific factors. We aimed to investigate the utility of bone mineral density (BMD) with dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) scoring as a predictor of ASCVD in women. Methods: Data of 1,995 patients who underwent DXA scanning from 2012 to 2014 at multiple centers within our health system were collected through a chart review and using the SlicerDicer tool of Epic electronic medical records (EMR) to identify comorbidities and outcomes. Age, sex, race, history of hypertension (HTN), hyperlipidemia (HLD), diabetes mellitus (DM), body mass index (BMI), and smoking status were noted. The primary outcome was the composite of ASCVD events (stroke, myocardial infarction (MI) and cardiac death). Osteoporosis was defined as a T score of < -2.5, and osteopenia was defined as a combined T score between -1.5 to -2.5 in either hip, one of the femurs or combined. Results: Of the 1,995 female participants who underwent DXA scanning, 245 patients (10.8%) experienced ASCVD events during the mean follow-up of 9 years. After adjusting covariables, women with osteoporosis and combined low BMD have higher odds of the composite ASCVD events compared to normal BMD (odds ratio (OR) 4.60 (2.783 - 7.867), P < 0.0001). Low BMD in each site, the right femur, left femur, and hip is associated with an increased risk of ASCVD events (OR 6.50 (3.637 - 11.608), P < 0.0001; OR 5.07 (3.166 - 8.108), P < 0.000; OR 3.36 (2.127 - 5.312), P < 0.0001, respectively). Osteoporosis is independently linked to a 4.25-fold rise in MI incidence and a 3.64-fold rise in stroke. Osteopenia was not associated with ASCVD events (OR 1.29 (0.754 - 2.204), P = 0.35416). Conclusions: BMD measurement with DXA scan could stratify and predict the risk of ASCVD events in women, with no additional economic strain on healthcare. Further wide-scale studies are needed to utilize this potentially promising predictor and a commonly used test. J Endocrinol Metab. 2022;12(4-5):125-133 doi: https://doi.org/10.14740/jem840
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».