BONE MICROARCHITECTURE DECLINE AND RISK OF FALL AND FRACTURE IN MEN WITH POOR PHYSICAL PERFORMANCE – THE STRAMBO STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Context: High fracture risk in subjects with low muscle strength is attributed to high risk of fall. Objective: To study the association of muscle mass and physical performance with bone microarchitecture decline and risk of fall and nonvertebral fracture in men. Design: Prospective 8-year follow-up of a cohort. Setting: General population. Participants: 821 volunteer men aged ≥60. Interventions: Hip areal bone mineral density (aBMD) and appendicular lean mass (ALM) were assessed at baseline by DXA. Lower limb relative ALM (RALM-LL) is ALM-LL/(leg length)2. The physical performance score reflects ability to perform chair stands and static and dynamic balance. Bone microarchitecture was assessed by high resolution peripheral QCT (HR-pQCT) at baseline, after 4 and 8 years. Statistical analyses were adjusted for shared risk factors. Outcomes: Rate of change in the HR-pQCT indices, incident falls and fractures. Results: Cortical bone loss and estimated bone strength decline were faster in men with low vs. normal RALM-LL (failure load: -0.74±0.09 vs. -0.43±0.10%/year; p<0.005). Differences were similar between men with poor and those with normal physical performance (failure load: -1.12 ±0.09 vs. -0.40±0.05%/year; p<0.001). Differences were similar between men having poor performance and low RALM-LL and men having normal RALM-LL and performance (failure load: -1.40±0.17 vs. -0.47±0.03%/year; p<0.001). Men with poor physical performance had higher risk of fall (HR=3.52, 95%CI: 1.57–7.90, p<0.05) and fracture (HR=2.68, 95%CI: 1.08–6.66, p<0.05). Conclusion: Rapid decline of bone microarchitecture and estimated strength in men with poor physical performance and low RALM-LL may contribute to higher fracture risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».