Hip Fractures: Clinical, Biomaterial and Biomechanical Insights into a Common Health Challenge
Notice bibliographique
Résumé
Hip fractures represent a significant public health challenge, particularly among the elderly, due to their high incidence, morbidity, and mortality rates. This review provides a comprehensive understanding of hip fractures through clinical, biomaterial, and biomechanical perspectives. Clinically, we examined key risk factors, including age, bone mineral density, and the high prevalence of falls, which account for over 95% of hip fractures. However, current clinical tools, such as FRAX, have notable limitations in accurately assessing fracture risk in individuals due to their reliance on statistical models, the treatment of interdependent risk factors as independent, and the omission of key variables like diabetes. From a biomaterial perspective, we analyzed bone composition-specifically the balance of inorganic minerals, organic proteins, and water-and its role in determining bone strength and fracture susceptibility. Various risk factors ultimately influence this composition balance, thereby affecting bone strength. Therefore, accurately measuring bone composition may provide a more reliable assessment of hip fracture risk. Although emerging imaging technologies such as dual-energy CT and MRI show promise for in vivo assessments of bone composition, these techniques still face significant challenges and remain an active area of research. Biomechanically, we explored the forces generated during falls, noting that impact forces can vastly exceed normal physiological loads and may exploit the anisotropic properties of bone, leading to fractures even in healthy individuals with strong bones. This understanding emphasizes the critical role of fall prevention in reducing fracture risk and highlights the limitations of using fall-induced fracture incidence as a validation metric for clinical assessment tools. Lastly, we discuss preventive strategies, including passive measures like environmental modifications for individuals diagnosed with low bone strength and proactive measures such as muscle strengthening and cognitive training. While passive measures are necessary for immediate protection, proactive strategies are more effective in the long term by addressing underlying risk factors for falls and promoting sustained bone health. This interdisciplinary review underscores the need to integrate clinical, biomaterial, and biomechanical factors to improve diagnostic accuracy, prevention, and treatment strategies for hip fractures, ultimately advancing public health outcomes in aging populations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».