A real-world analysis of 1,823 hospitalized osteoporotic fractures in Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Context: There are limited real-world data evidence assessing the clinical characteristics of hospitalized osteoporotic fractures in China. Objective: To investigate the clinical characteristics of hospitalized major osteoporotic fractures in Northeast China. Methods: We identified hospitalized fracture patients aged 50 and over from the First Affiliated Hospital of Jinzhou Medical University between January 1, 2018, and December 31, 2022. Major osteoporotic fractures including hip, vertebral, forearm and wrist, and humerus were diagnosed based on x-ray reports extracted from the electronic medical records (EMR). The cause of fracture, comorbidities, surgical methods, and anti-osteoporotic medications (AM) use were extracted from EMR. Results: The study population included 1823 fracture patients, 510 males and 1313 females. Over half of fracture patients were aged over 70 years. Hip fractures accounted for 68.4% of all fractures in males and 57.9% in females. For those with hip fractures, the most common sites were the femoral neck (62.9%) and intertrochanteric (35.3%). Most fractures were due to falls (81.0% in males and 80.2% in females). The two most common comorbidities for males and females were hyperlipemia (45.9% vs. 47.1%) and hypertension (38.2% vs. 41.6%). Only 4.7% males and 8.6% females were treated with AM. Conclusions: Hip fractures, especially femoral neck fractures, accounted for the majority of osteoporotic fractures in a tertiary public hospital in Northeast China. Common comorbidities in these fracture patients were hyperlipemia and hypertension. There was a very low rate of AM use among these patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».