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Enregistrement W7062041649

TBS (Trabecular Bone Score) is More Sensitive Than BMD to Diabetes-Related Fracture Risk

2012· article· en· W7062041649 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFRAXOsteoporosisTrabecular bone scoreDiabetes mellitusFemoral neckLogistic regressionOdds ratioHip fracture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Type 2 diabetes (T2D) is associated with increased fracture risk but paradoxically greater BMD. TBS (trabecular bone score), a novel grey-level texture measurement extracted from DXA images, correlates with 3D parameters of bone micro-architecture. We evaluated the ability of lumbar spine (LS) TBS to account for the increased fracture risk in diabetes. Methods:29,407 women ≥50 years at the time of baseline hip and spine DXA were identified from a database containing all clinical BMD results for the Province of Manitoba, Canada. 2,356 of the women satisfied a well-validated definition for diabetes, the vast majority of whom (>90%) would have T2D. LS L14 TBS was derived for each spine DXA examination blinded to clinical parameters and outcomes. Health service records were assessed for incident non-traumatic major osteoporotic fracture codes (mean follow-up 4.7 years). Results:In linear regression adjusted for FRAX risk factors (age,BMI, glucocorticoids, prior major fracture, rheumatoid arthritis, COPD as a smoking proxy, alcohol abuse) and osteoporosis therapy, diabetes was associated with higher BMD for LS, femoral neck and total hip but lower LS TBS (all p<0.001). Similar results were seen after excluding obese subjects withBMI>30. In logistic regression (Figure), the adjusted odds ratio (OR) for a skeletal measurement in the lowest vs highest tertile was less than 1 for all BMD measurements but increased for LS TBS (adjusted OR 2.61, 95%CI 2.30-2.97). Major osteoporotic fractures were identified in 175 (7.4%) with and 1,493 (5.5%) without diabetes (p < 0.001). LS TBS predicted fractures in those with diabetes (adjusted HR 1.27, 95%CI 1.10-1.46) and without diabetes (HR 1.31, 95%CI 1.24-1.38). LS TBS was an independent predictor of fracture (p<0.05) when further adjusted for BMD (LS, femoral neck or total hip). The explanatory effect of diabetes in the fracture prediction model was greatly reduced when LS TBS was added to the model (indicating that TBS captured a large portion of the diabetes-associated risk), but was paradoxically increased from adding any of the BMD measurements. Conclusions:Lumbar spine TBS is sensitive to skeletal deterioration in postmenopausal women with diabetes, whereas BMD is paradoxically greater. LS TBS predicts osteoporotic fractures in those with diabetes, and captures a large portion of the diabetes-associated fracture risk. Combining LS TBS with BMD incrementally improves fracture prediction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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