Low Bone Mineral Density and the Risk of Benign Paroxysmal Positional Vertigo
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to comprehensively analyze the relationship between low bone mineral density (BMD) and the risk of benign paroxysmal positional vertigo (BPPV) based on the large prospective population-based UK Biobank (UKB) cohort. STUDY DESIGN: Prospective population-based cohort study. SETTING: The UKB. METHODS: This prospective cohort study included UKB participants recruited between 2006 and 2010 who had information on BMD and did not have BPPV before being diagnosed with low BMD. Univariable and multivariable logistic regression models were constructed to assess the association between low BMD (overall low BMD, osteopenia, and osteoporosis) and BPPV. We further conducted sex and age subgroup analysis, respectively. Finally, the effects of antiosteoporosis and female sex hormone medications on BPPV in participants with osteoporosis were evaluated. RESULTS: In total, 484,303 participants were included in the final analysis, and 985 developed BPPV after a maximum follow-up period of 15 years. Osteoporosis was associated with a higher risk of BPPV (odds ratio [OR] = 1.37, P = .0094), whereas osteopenia was not. Subgroup analyses suggested that the association between osteoporosis and BPPV was significant only in elderly females (≥60 years, OR = 1.51, P = .0007). However, no association was observed between antiosteoporosis or female sex hormone medications and BPPV in the participants with osteoporosis. CONCLUSION: Osteoporosis was associated with a higher risk of developing general BPPV, especially in females aged ≥ 60 years old, whereas osteopenia was not associated with BPPV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».