Sex‐ and Age Group‐Specific Fracture Incidence Rates Trends for Type 1 and 2 Diabetes Mellitus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The incidence of major osteoporotic fractures has declined in men and women in Western countries over the last two decades. Although fracture risk is higher in persons with diabetes mellitus, trends of fractures remain unknown in men and women with diabetes. We investigated the trends in fracture incidence rates (IRs) in men and women with type 1 diabetes mellitus (T1D) and type 2 diabetes mellitus (T2D) in Denmark between 1997 and 2017. We identified men and women aged 18+ years who sustained a fracture (excluding skull and facial fractures) between 1997 and 2017 using the Danish National Patient Registry. We calculated sex‐specific IRs of fractures per 10,000 person‐years separately in persons with T1D, T2D, or without diabetes. Furthermore, we compared median IRs of the first 5 years (1997–2002) to the median IRs of the last 5 years (2012–2017). We identified 1,235,628 persons with fractures including 4863 (43.6% women) with T1D, 65,366 (57.5% women) with T2D, and 1,165,399 (54.1% women) without diabetes. The median IRs of fractures declined 20.2%, 19.9%, and 7.8% in men with T1D, T2D, and without diabetes, respectively ( p ‐trend <0.05). The median IRs decreased 6.4% in women with T1D ( p ‐trend = 0.35) and 25.6% in women with T2D ( p ‐trend <0.05) but increased 2.3% in women without diabetes ( p ‐trend = 0.08). Fracture IRs decreased in men with both diabetes types and only in women with T2D, highlighting the need for further attention behind the stable trend observed in women with T1D. © 2023 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle