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Danielle E Whittier Elizabeth J Samelson Marian T Hannan Lauren A Burt David A Hanley Emmanuel Biver Pawel Szulc Elisabeth Sornay-Rendu Blandine Merle Roland Chapurlat Eric Lespessailles Andy Kin On Wong David Goltzman Sundeep Khosla Serge Ferrari Mary L Bouxsein Douglas P Kiel Steven K Boyd 《Journal of bone and mineral research》2022,37(3):428-439
Prevalence of osteoporosis is more than 50% in older adults, yet current clinical methods for diagnosis that rely on areal bone mineral density (aBMD) fail to detect most individuals who have a fragility fracture. Bone fragility can manifest in different forms, and a “one-size-fits-all” approach to diagnosis and management of osteoporosis may not be suitable. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) provides additive information by capturing information about volumetric density and microarchitecture, but interpretation is challenging because of the complex interactions between the numerous properties measured. In this study, we propose that there are common combinations of bone properties, referred to as phenotypes, that are predisposed to different levels of fracture risk. Using HR-pQCT data from a multinational cohort (n = 5873, 71% female) between 40 and 96 years of age, we employed fuzzy c-means clustering, an unsupervised machine-learning method, to identify phenotypes of bone microarchitecture. Three clusters were identified, and using partial correlation analysis of HR-pQCT parameters, we characterized the clusters as low density, low volume, and healthy bone phenotypes. Most males were associated with the healthy bone phenotype, whereas females were more often associated with the low volume or low density bone phenotypes. Each phenotype had a significantly different cumulative hazard of major osteoporotic fracture (MOF) and of any incident osteoporotic fracture (p < 0.05). After adjustment for covariates (cohort, sex, and age), the low density followed by the low volume phenotype had the highest association with MOF (hazard ratio = 2.96 and 2.35, respectively), and significant associations were maintained when additionally adjusted for femoral neck aBMD (hazard ratio = 1.69 and 1.90, respectively). Further, within each phenotype, different imaging biomarkers of fracture were identified. These findings suggest that osteoporotic fracture risk is associated with bone phenotypes that capture key features of bone deterioration that are not distinguishable by aBMD. © 2021 American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR). 相似文献
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Xin Yi Wong Andrew Qi Jun Lim Qianyu Shen John Whay Kuang Chia Min Hoe Chew Wah Siew Tan 《Current medical research and opinion》2020,36(10):1677-1686
Abstract
Objective
Ras wild-type metastatic colorectal cancers (mCRC) may be treated with anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) or anti-epidermal growth factor receptor (EGFR) agents. We aim to estimate patients’ preferences for mCRC treatment and relative importance of cost, efficacy improvement, avoidance of side effects and therapy convenience, and relative uptake between profiles that resemble Bevacizumab (anti-VEGF) and Cetuximab (anti-EGFR), two commonly prescribed mCRC targeted therapies. 相似文献7.
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PNPLA3 gene polymorphism and response to lifestyle modification in patients with nonalcoholic fatty liver disease
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目的:了解新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者出院后的生活质量及其影响因素,为优化早期干预方案,预防社区生活受限,制定相应社区康复措施提供依据。方法:选择2020年3—4月在武汉华润武钢总医院治愈出院的COVID-19患者57例,于2020年4—5月通过"问卷星"平台采用简明健康状况调查量表(SF-12V2)调查患者的生活质量;采用焦虑自评量表(SAS)调查患者的焦虑状态;采用抑郁自评量表(SDS)调查患者的抑郁状态;采用呼吸困难指数量表(mMRC)调查患者的呼吸困难程度。比较不同特征COVID-19患者生活质量的差异;分析患者生活质量与焦虑、抑郁和呼吸困难程度的相关性及其相关的影响因素。结果:共发放57份调查问卷,剔除重复及无效问卷3份,获得有效问卷54份,问卷有效率达94.74%。(1)COVID-19出院后患者生活质量情况:生理总评分和心理总评分分别为(37.02±12.32)分、(38.46±14.42)分;呼吸困难等级0~3级的分别为3例(5.56%)、45例(83.33%)、5例(9.26%)、1例(1.85%);有19例(35.19%)存在焦虑情绪(SAS≥50分)和抑郁情绪(SDS≥53分)。(2)不同特征COVID-19患者生活质量比较:不同疾病分型的患者在生理总评分方面差异有统计学意义(P<0.05)。(3)生活质量与焦虑、抑郁和呼吸困难程度的相关性分析:Pearson相关分析结果显示,SF-12V2生理总评分与焦虑程度(r=-0.34,P=0.011)和呼吸困难程度(r=-0.39,P=0.003)之间存在负相关性,SF-12V2心理总评分与焦虑程度(r=-0.46,P=0.001)和抑郁程度(r=-0.40,P=0.002)之间存在负相关性。(4)COVID-19患者生活质量的影响因素分析:多元线性回归分析显示,性别(β=8.27)、抑郁程度(β=-0.34)和疾病分型(β=-11.68)是患者SF-12V2生理总评分的重要决定因素(P<0.05);焦虑程度(β=-0.62)是患者SF-12V2心理总评分的重要决定因素(P<0.05)。结论:COVID-19出院患者存在呼吸困难、焦虑抑郁情绪和生活质量下降的问题;性别、疾病分型、抑郁程度和焦虑程度是COVID-19患者生活质量下降的重要因素。COVID-19患者(特别是女性患者和重型患者)出院后要尽早进行抑郁症和焦虑症的筛查和干预,减少患者负性情绪,鼓励患者适当参与康复训练,提高呼吸功能,从而促进生活质量提高。 相似文献