Fracture risk based on high-resolution peripheral quantitative computed tomography measures does not vary with age in older adults—the bone microarchitecture international consortium prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Fracture risk increases with lower areal bone mineral density (aBMD); however, aBMD-related estimate of risk may decrease with age. This may depend on technical limitations of 2-dimensional (2D) dual energy X-ray absorptiometry (DXA) which are reduced with 3D high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT). Our aim was to examine whether the predictive utility of HR-pQCT measures with fracture varies with age. We analyzed associations of HR-pQCT measures at the distal radius and distal tibia with two outcomes: incident fractures and major osteoporotic fractures. We censored follow-up time at first fracture, death, last contact or 8 years after baseline. We estimated hazard ratios (HR) and 95%CI for the association between bone traits and fracture incidence across age quintiles. Among 6835 men and women (ages 40-96) with at least one valid baseline HR-pQCT scan who were followed prospectively for a median of 48.3 months, 681 sustained fractures. After adjustment for confounders, bone parameters at both the radius and tibia were associated with higher fracture risk. The estimated HRs for fracture did not vary significantly across age quintiles for any HR-pQCT parameter measured at either the radius or tibia. In this large cohort, the homogeneity of the associations between the HR-pQCT measures and fracture risk across age groups persisted for all fractures and for major osteoporotic fractures. The patterns were similar regardless of the HR-pQCT measure, the type of fracture, or the statistical models. The stability of the associations between HR-pQCT measures and fracture over a broad age range shows that bone deficits or low volumetric density remain major determinants of fracture risk regardless of age group. The lower risk for fractures across measures of aBMD in older adults in other studies may be related to factors which interfere with DXA but not with HR-pQCT measures.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».