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Enregistrement W4381716129 · doi:10.1002/jbmr.4874

Interactions Between <scp>HR‐pQCT</scp> Bone Density and <scp> D <sub>3</sub> Cr </scp> Muscle Mass (or <scp>HR‐pQCT</scp> Bone Structure and <scp>HR‐pQCT</scp> Muscle Density) in Predicting Fractures: The Osteoporotic Fractures in Men Study

2023· article· en· W4381716129 sur OpenAlexaff
Ben Kirk, Stéphanie Harrison, Jesse Zanker, Andrew J. Burghardt, Eric Orwoll, Gustavo Duque, Peggy M. Cawthon

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAustralian Institute for Musculoskeletal ScienceUniversity of MelbourneGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineQuantitative computed tomographyTibiaQuartileBone mineralBone densityInternal medicineOsteoporosisUrologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We examined if an interaction exists between bone and muscle in predicting fractures in older men. Prospective data from the Osteoporotic Fractures in Men study was used to build Cox proportional hazards models. Predictors included HR‐pQCT total volumetric BMD (Tt.BMD), trabecular BMD (Tb.BMD), cortical BMD (Ct.BMD) and cortical area (Ct.Ar) at distal radius/tibia, HR‐pQCT muscle volume and density (diaphyseal tibia), D 3 ‐creatine dilution (D 3 Cr) muscle mass, and grip strength and leg force, analyzed as continuous variables and as quartiles. Incident fractures were self‐reported every 4 months via questionnaires and centrally adjudicated by physician review of radiology reports. Potential confounders (demographics, comorbidities, lifestyle factors, etc.) were considered. A total of 1353 men (mean age 84.2 ± 4.0 years, 92.7% white) were followed for 6.03 ± 2.11 years. In the unadjusted (continuous) model, there were no interactions ( p > 0.05) between any muscle variable (D 3 Cr muscle mass, muscle volume, muscle density, grip strength or leg force) and Tt.BMD at distal radius/tibia for fractures (all: n = 182–302; nonvertebral: n = 149–254; vertebral: n = 27–45). No consistent interactions were observed when interchanging Tt.BMD for Tb.BMD/Ct.BMD or for Ct.Ar (bone structure) at the distal radius/tibia in the unadjusted (continuous) models. Compared with men in quartiles (Q) 2–4 of D 3 Cr muscle mass and Q2–4 of distal tibia Tt.BMD, men in Q1 of both had increased risk for all fractures (hazard ratio (HR) = 2.00; 95% confidence interval [CI] 1.24–3.23, p = 0.005) and nonvertebral fractures (HR = 2.10; 95% CI 1.25–3.52, p < 0.001) in the multivariable‐adjusted model. Confidence intervals overlapped ( p > 0.05) when visually inspecting other quartile groups in the multivariable‐adjusted model. In this prospective cohort study of older men, there was no consistent interactions between bone and muscle variables on fracture risk. Larger sample sizes and longer follow‐up may be needed to clarify if there is an interaction between bone and muscle on fracture risk in men. © 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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 GPT0,361
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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