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Enregistrement W4367369432 · doi:10.1002/jbmr.4821

Global Epidemiology of Hip Fractures: Secular Trends in Incidence Rate, Post‐Fracture Treatment, and All‐Cause Mortality

2023· article· en· W4367369432 sur OpenAlexaff
Chor‐Wing Sing, Tzu‐Chieh Lin, Sharon Bartholomew, J. Simon Bell, Corina Bennett, Kebede Beyene, Pauline Bosco‐Lévy, Brian D. Bradbury, Amy Hai Yan Chan, Manju Chandran, Cyrus Cooper, Maria de Ridder, Caroline Y. Doyon, C. Droz‐Perroteau, Ganga Ganesan, Sirpa Hartikainen, Jenni Ilomäki, Han Eol Jeong, Douglas P. Kiel, Kiyoshi Kubota, Edward Chia‐Cheng Lai, Jeff Lange, E. Michael Lewiecki, Julian Lin, Jiannong Liu, Joe Maskell, Mirhelen Mendes de Abreu, James O’Kelly, Nobuhiro Ooba, Alma B Pedersen, Albert Prats‐Uribe, Daniel Prieto‐Alhambra, Simon Xiwen Qin, Ju‐Young Shin, Henrik Toft Sørensen, Kelvin Bryan Tan, Tracy Thomas, Anna‐Maija Tolppanen, Katia Verhamme, Grace Hsin‐Min Wang, Sawaeng Watcharathanakij, Stephen J. Wood, Ching‐Lung Cheung, Ian Chi Kei Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Cheng Kung University HospitalUniversity of SouthamptonNational Institute for Health and Care ResearchNational Cheng Kung UniversityAmgen
Mots-clésSecular variationEpidemiologyHip fractureIncidence (geometry)MedicineDemographyMortality rateOsteoporosisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this international study, we examined the incidence of hip fractures, postfracture treatment, and all-cause mortality following hip fractures, based on demographics, geography, and calendar year. We used patient-level healthcare data from 19 countries and regions to identify patients aged 50 years and older hospitalized with a hip fracture from 2005 to 2018. The age- and sex-standardized incidence rates of hip fractures, post-hip fracture treatment (defined as the proportion of patients receiving anti-osteoporosis medication with various mechanisms of action [bisphosphonates, denosumab, raloxifene, strontium ranelate, or teriparatide] following a hip fracture), and the all-cause mortality rates after hip fractures were estimated using a standardized protocol and common data model. The number of hip fractures in 2050 was projected based on trends in the incidence and estimated future population demographics. In total, 4,115,046 hip fractures were identified from 20 databases. The reported age- and sex-standardized incidence rates of hip fractures ranged from 95.1 (95% confidence interval [CI] 94.8-95.4) in Brazil to 315.9 (95% CI 314.0-317.7) in Denmark per 100,000 population. Incidence rates decreased over the study period in most countries; however, the estimated total annual number of hip fractures nearly doubled from 2018 to 2050. Within 1 year following a hip fracture, post-hip fracture treatment ranged from 11.5% (95% CI 11.1% to 11.9%) in Germany to 50.3% (95% CI 50.0% to 50.7%) in the United Kingdom, and all-cause mortality rates ranged from 14.4% (95% CI 14.0% to 14.8%) in Singapore to 28.3% (95% CI 28.0% to 28.6%) in the United Kingdom. Males had lower use of anti-osteoporosis medication than females, higher rates of all-cause mortality, and a larger increase in the projected number of hip fractures by 2050. Substantial variations exist in the global epidemiology of hip fractures and postfracture outcomes. Our findings inform possible actions to reduce the projected public health burden of osteoporotic fractures among the aging population. © 2023 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations526
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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