Diabetes Mellitus Is a Possible Risk Factor for the Development of Trochanteric Bursitis—A Large-Scale Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trochanteric Bursitis (TB) is a common reason to seek primary care, previously shown to be associated with female gender and obesity. Diabetes mellitus (DM) has several musculoskeletal manifestations, but was never found to be associated with TB. Purpose: To explore the association between DM and TB, based on a large database. The secondary aim was to explore the influence of gender and insulin usage on the occurrence of TB. Study design: cross-sectional study. Methods: A population-based cohort consisting of 60,610 patients (55,428 without DM and 5182 with DM), of whom 5418 were diagnosed with TB. A logistic regression model was applied to estimate propensity scores. Results: The odds of individuals with DM being diagnosed with TB were 55.8% higher compared to the odds of patients without DM (OR: 1.558, 95% CI: [1.429, 1.70], p < 0.0001). We found that insulin users had a lower risk of TB than patients not using insulin (log-rank p < 0.0001). Females are 3.3 times more likely to have TB than males (RR: 3.337, 95% CI: [3.115, 3.584], p < 0.0001). Conclusions: DM is a risk factor for developing TB. Insulin had a protective effect against TB, suggesting that better glycemic control might prevent this painful infliction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».