The prevalence of low bone mineral density in women aged 55 years or older and the association with socioeconomic factors across the Globe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous epidemiological studies have reported significant regional variations in the global prevalence of osteoporosis. However, these variations cannot be fully explained by known risk factors. AIM: This study aims to explore the regional variations in the global prevalence of low bone mineral density (LBMD) among women aged 55 years or older and its association of socioeconomic factors. METHODS: We used data from the 2019 Global Burden of Disease (GBD 2019) to highlight the regional differences in the prevalence of LBMD among women aged 55 or older worldwide. We then examined the correlations between LBMD in this demographic and four socioeconomic factors: GDP, urbanization ratio, prevalence of undernourishment (sourced from the World Bank), and current health expenditure (CHE) (obtained from the World Health Organization). To investigate the relationships between LBMD in women aged 55 and older and the urbanization ratio, prevalence of undernourishment, and CHE, we utilized linear mixed models. RESULTS: The age-standardized summary exposure value (ASSEV) of LBMD in women aged 55 or older was highest in Western Sub-Saharan Africa (42.88, 95% UI, 33.43-53.04 in 1990 and 39.68, 95% UI, 30.42-49.66 in 2019), followed by Eastern Sub-Saharan Africa, Central Sub-Saharan Africa, and Southeast Asia. The lowest ASSEV was found in Central Asia (20.21, 95% UI, 13.74-27.39 in 1990 and 18.14, 95% UI, 12.03-25.67 in 2019), followed by Western Europe. The ASSEV of LBMD in women aged 55 or older was negatively correlated with CHE (β =-2.39, P < 0.001) and positively correlated with the prevalence of undernourishment (β = 1.76, P < 0.001). No significant correlation was found between the ASSEV of LBMD in women aged 55 or older and the urbanization ratio. CONCLUSIONS: Socioeconomic factors have close relationship with LBMD. The imbalances of socioeconomic development might be the reason for variations of LBMD in women aged 55 or older worldwide. Reduction of undernourishment and enhancement of health expenditure might contribute to preventing LBMD. A limited increase in health investment could greatly decrease the prevalence of LBMD, especially in regions with low health expenditure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».