Understanding Fracture Risks in Pakistan's Aging Population: A Meta-Analysis of Risk Factors and Population Variability
Notice bibliographique
Résumé
With the demographic shift of Pakistan towards ageing population, fractures are increasing in this cohort at an alarming rate. Pakistani elderly are bearing some unique risk factors due to some specific environmental, socio-demographic, cultural and genetic susceptibilities. Objective: To explore risk factors specific for Pakistani elderly so that appropriate prevention strategies can be adapted by the officials. Methods: A comprehensive meta-analysis and systemic review was conducted across all studies done in Pakistan. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) scored the quality of studies, while Funnel plots and Egger's regression tests were used to assess publication bias. Random effect model was used for statistical analysis. Results: A substantial combined effect, despite the variability among the studies, was noted. The exclusion of lower-quality studies had minimal impact on the overall effect size (OR = 1.25, 95% CI: 1.10–1.40) and heterogeneity (I² = 35% vs. I² = 37%), indicating robust findings across varying study quality. Funnel plot was relatively symmetric, indicating no substantial publication bias and consistency. The limited number of studies and narrow distribution indicated a homogeneous set of results with minimal variability. Conclusions: Risk factors identified included Vitamin D deficiency leading to increased incidence of osteoporosis. Alzheimer’s disease was found to be a much neglected but growing concern for increased fracture risk in this population. Pakistani women are at increased risk due to low bone mineral density, shorter hip axis length, cultural practices.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».