Effects of femoral neck width and hip axis length on incident hip fracture risk: a registry-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BMD measured with DXA is widely used in clinical practice to assess fracture risk and guide management. DXA can also assess hip geometry, including femoral neck width (FNW) and hip axis length (HAL), which have both been associated with increased risk for hip fracture independently from BMD. Our objective was to assess if FNW predicts hip fracture independently from other factors including HAL. We performed a retrospective cohort study using the Province of Manitoba BMD registry. The study population comprised 75 095 individuals (90.8% women), mean age 64.7 yr, with baseline hip BMD and hip geometry parameters. Linked health records were used to ascertain subsequent hospitalization with hip fracture as a primary diagnosis. During a mean follow-up of 8.3 (SD 5.1) yr, 2341 incident hip fractures were recorded. Each SD increase in age- and sex-adjusted FNW was associated with incident hip fracture (HR 1.15, 95% CI 1.10-1.19), which was unchanged after adjustment for height, weight, FN BMD, and clinical risk factors. However, FNW showed a significant positive correlation with HAL (r = 0.68). When further adjusted for HAL, FNW was no longer associated with increased risk for hip fracture (HR 0.98, 95% CI 0.94-1.03). A similar pattern was seen for FN, and intertrochanteric and non-hip fractures. In contrast, increased risk of hip fracture was consistently seen with each SD increase in HAL even after adjustment for all covariates including FNW (HR 1.35, 95% CI 1.28-1.42). In conclusion, FNW is a risk factor for hip fracture before but not after adjustment for HAL. HAL, on the other hand, robustly and independently predicts hip fracture, including both FN and trochanteric fractures.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».