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Última actualización: 19/1/2018
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Hippisley-Cox J, Coupland C. Derivation and validation of updated QFracture algorithm to predict risk of osteoporotic fracture in primary care in the Unitd Kingdom: prospective open cohort study
British Medical Journal (BMJ)
7 de julio 2012
Volumen 345 página(s) 18

OBJETIVO: Desarrollar y validar una versión actualizada del algoritmo QFracture que estima el riesgo de un paciente de sufrir una fractura osteoporótica o fractura de cadera en una población de atención primaria.

DISEÑO: Estudio prospectivo de cohortes a partir de datos recogidos de manera sistemática a partir de 420 centros de atención primaria en Gran Bretaña para desarrollar una puntuaciones actualizadas y prácticas de los algoritmos QFracture. Se aplicó el Modelo de riesgos proporcionales de Cox utilizando diversas variables explicativas. Se calcularon las medidas de calibración y la discriminación utilizando la cohorte de validación.

RESULTADOS Y CONCLUSIONES: Se observaron asociaciones significativas entre el riesgo global de fracturas en mujeres y: la edad, el IMC, raza, alcohol, tabaco, EPOC o asma, cualquier tipo de cáncer, enfermedad cardiovascular, demencia, diagnóstico o tratamiento de epilepsia, antecedentes de caídas, hepatopatía, Parkinson, artritis reumatoide o LES, nefropatía crónica, diabetes, fractura previa, patología endocrina, malabsorción, uso de antidepresivos, corticoides, THS o historia familiar de osteoporosis. El riesgo en los hombres fue similar excepto en el caso de la estancia en residencias geriátricas. La actualización de los algoritmos mejoró el rendimiento respecto a los algoritmos QFracture previos de 2009.