Effect of abdominal tissue thickness on trabecular bone score and fracture risk in adults with diabetes: the Manitoba BMD registry
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with type 2 diabetes have lower trabecular bone score (TBS) and increased fracture risk despite higher bone mineral density. However, measures of trabecular microarchitecture from high-resolution peripheral computed tomography are not lower in type 2 diabetes. We hypothesized that confounding effects of abdominal tissue thickness may explain this discrepancy, since central obesity is a risk factor for diabetes and also artifactually lowers TBS. This hypothesis was tested in individuals aged 40 years and older from a large DXA registry, stratified by sex and diabetes status. When DXA-measured abdominal tissue thickness was not included as a covariate, men without diabetes had lower TBS than women without diabetes (mean difference -0.074, P < .001). TBS was lower in women with versus without diabetes (mean difference -0.037, P < .001), and men with versus without diabetes (mean difference -0.007, P = .042). When adjusted for tissue thickness these findings reversed, TBS became greater in men versus women without diabetes (mean difference +0.053, P < .001), in women with versus without diabetes (mean difference +0.008, P < .001), and in men with versus without diabetes (mean difference +0.014, P < .001). During mean 8.7 years observation, incident major osteoporotic fractures were seen in 7048 (9.6%). Adjusted for multiple covariates except tissue thickness, TBS predicted fracture in all subgroups with no significant diabetes interaction. When further adjusted for tissue thickness, HR per SD lower TBS remained significant and even increased slightly. In conclusion, TBS predicts fractures independent of other clinical risk factors in both women and men, with and without diabetes. Excess abdominal tissue thickness in men and individuals with type 2 diabetes may artifactually lower TBS using the current algorithm, which reverses after accounting for tissue thickness. This supports ongoing efforts to update the TBS algorithm to directly account for the effects of abdominal tissue thickness for improved fracture risk prediction.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».