Relationship between risk factors for impaired bone health and HR-pQCT in young adults with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In type 1 diabetes, risk factors associated with impaired bone health contribute to increased risk of fracture. The aim of this study was to (1): compare the high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) parameters of young adults with type 1 diabetes with those of healthy controls (2), identify sex differences, and (3) evaluate the association between diabetes and bone health risk factors, with HR-pQCT. Methods: This is a cross-sectional study in young Canadian adults with childhood onset type 1 diabetes. Z-scores were generated for HR-pQCT parameters using a large healthy control database. Diet, physical activity, BMI, hemoglobin A1C (A1C) and bone health measures were evaluated, and associations were analyzed using multivariate regression analysis. Results: Eighty-eight participants (age 21 ± 2.2 years; 40 males, 48 females, diabetes duration 13.9 ± 3.4 years) with type 1 diabetes were studied. Low trabecular thickness and elevated cortical geometry parameters were found suggesting impaired bone quality. There were no sex differences. Significant associations were found: Vitamin D (25(OH)D) with trabecular parameters with possible synergy with A1C, parathyroid hormone with cortical parameters, BMI with cortical bone and failure load, and diabetes duration with trabecular area. Conclusions: Our data suggests impairment of bone health as assessed by HR-pQCT in young adults with type 1 diabetes. Modifiable risk factors were associated with trabecular and cortical parameters. These findings imply that correction of vitamin D deficiency, prevention and treatment of secondary hyperparathyroidism, and optimization of metabolic control may reduce incident fractures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».