Association of plasma carnitine levels with bone mineral density and recent osteoporotic fracture
Notice bibliographique
Résumé
Background: The carnitine system may play an essential role in bone metabolism. However, existing epidemiological studies on the association between carnitine and bone mineral density (BMD) are still controversial. No human study has examined the association of carnitine and osteoporotic fracture. The objective of this research was to examine the association of carnitine levels with BMD and recent osteoporotic fracture. Methods: We used cross-sectional and case-control studies to examine the associations of carnitine levels with BMD and recent osteoporotic fracture. The cross-sectional study identified 135 participants aged ≥45 years from the Second Hospital of Jilin University. The case-control study identified 44 recent fracture cases and 88 healthy controls aged 50 and older. Multivariable linear regression models were used to test the associations of carnitine with BMD, and conditional logistic regression models were used to analyze the association between carnitine levels and fracture. We used targeted metabolomics technology to measure 27 types of plasma carnitine levels. Results: > 0.05). In the case-control study, 23 participants (52.3%) were diagnosed with hip fracture. Greater total carnitine levels were negatively associated with the risk of osteoporotic fractures (adjusted odds ratio: 0.43, 95% confidence interval: 0.22-0.85). The magnitude of the associations was comparable for hip and non-hip fractures. Conclusion: Carnitine was not associated with BMD but was negatively associated with osteoporotic fracture. The low carnitine levels among fracture cases may be due to the post-fracture inflammatory and catabolic stress.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».