自动腹腔大动脉化和椎骨评分独立预测在常规骨质疏松症查期间发生骨折
Abadi K Gebre1, Marc Sim1,2, Syed Zulqarnain Gilani1,3,4
1Nutrition & Health Innovation Research Institute, School of Medical and Health Sciences, Edith Cowan University, Perth, WA, Australia.
概括
高度的腹腔大动脉化 (AAC) 与老年人的下椎骨分数 (TBS) 有关. AAC和TBS都独立地预测骨折风险,为骨质疏松症查提供了互补的见解.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 骨质疏松症研究 骨质疏松症研究
- 心血管健康 心血管健康
背景情况:
- 腹腔大动脉化 (AAC) 是亚临床心血管疾病的标志物,与低骨矿物质密度 (BMD) 和骨折有关.
- 骨质结构的衡量标准 - - AAC和椎骨分数 (TBS) 之间的关系,以及它们对骨折风险的独立预测值仍然不清楚.
研究的目的:
- 检查通过机器学习算法 (ML-AAC24) 评估的AAC与TBS之间的横截面关联.
- 确定ML-AAC24和TBS与大型队列中的事件骨折的同时关联.
主要方法:
- 利用了来自曼尼托巴BMD注册的数据,包括7,691人 (93.4%是女性,平均年龄75.3岁).
- 使用通用线性回归来测试ML-AAC24和TBS之间的关联.
- 应用了考克斯的比例危险模型来评估ML-AAC24和TBS与事故骨折的同时关系.
主要成果:
- 在多变量调整模型中,高ML-AAC24与较低的TBS (降低0.81%) 有关.
- 高ML-AAC24和低TBS都独立地与任何事件骨折,主要骨质疏松性骨折和部骨折的风险增加有关.
- 高ML-AAC24 (HR 1.41) 和较低的TBS (HR 1.13每次SD降低) 显著预测骨折风险.
结论:
- 高ML-AAC24与接受骨质疏松症查的老年人较低的TBS有关.
- ML-AAC24和TBS都为骨折风险评估提供了补充的预后信息.
- 这些发现强调了结合心血管和骨健康评估的潜力,以改善骨折预测.
关键词:
双能X射线吸收度测试是双能X射线吸收度测试.人工智能的人工智能是人工智能.骨矿物质密度 骨矿物质密度骨质纹理 骨质纹理 骨质纹理骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折,骨折.血管化 血管化更多相关视频
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