Risque de fracture prévisible à partir de l'histoire des chutes


Risque de fracture prévisible à partir de l'histoire des chutes

Une nouvelle étude du Royaume-Uni révèle que lorsque les cliniciens sont conscients de l'histoire de l'automne d'un patient, ils sont mieux en mesure de prédire si il ou elle va fracture un os.

Vous pouvez lire comment des chercheurs de l'Université de Southampton sont arrivés à cette conclusion dans un premier article de "presse" d'un article qui a été publié en ligne dans le journal OS .

L'auteur principal Mark Edwards est chercheur en recherche clinique à l'unité d'épidémiologie du cycle de vie MRC de Southampton. Il dit dans un communiqué:

"Près de 60% de toutes les entrées d'hôpitaux en raison de fractures en Angleterre sont le résultat d'une chute".

«La prédiction de la fracture est extrêmement importante pour nous permettre de cibler les traitements pour les personnes les plus à risque: l'évaluation de l'histoire des chutes nous fournit un autre outil pour le faire», ajoute-t-il, après avoir remarqué plus tôt cela, «dans un contexte clinique, Le patient est tombé est rapide et facile ".

Les chances pour une personne de fracture d'un os quand elles tombent dépend de la force de leur os et de leur taille (les forces appliquées aux os).

La résistance aux os dépend de la densité osseuse: plus la densité est faible, plus le risque de fracture est élevé. Cependant, les os ne se cassent généralement que lorsqu'ils sont traumatisés (frappés très fort), ce qui, dans la plupart des cas, est dû à une chute.

Des outils d'évaluation des risques de fractures comme le modèle FRAX existent et ils aident les cliniciens à évaluer, avec un niveau de précision élevé, le risque de fracture d'un patient. De tels outils nécessitent des données sur des facteurs de risque connus comme le sexe, l'âge, le statut de tabagisme, la consommation d'alcool, les maladies et les antécédents familiaux, avec ou sans densité osseuse.

Mais tous ces outils ne tiennent pas compte de l'histoire de l'automne de chaque patient.

Donc, pour leur étude, Edwards et ses collègues ont utilisé les données de la cohorte Hertfordshire, un groupe d'études sur les hommes et les femmes nés dans le comté anglais de Hertfordshire entre 1911 et 1939, qui vise à découvrir autant que possible sur leur composition intégrée ( Leur génome) et leur environnement affectent leur santé et leur vieillissement.

La cohorte Hertfordshire est basée à l'unité d'épidémiologie du cycle de vie de MRC à l'Université de Southampton. Le directeur de l'unité est le professeur Cyrus Cooper, auteur principal de la OS étude.

L'ensemble de données comprend des informations sur les facteurs qui influent sur le risque de fracture, comme le sexe, l'âge, la taille, le poids, le tabagisme, l'alcool, les antécédents familiaux et la polyarthrite rhumatoïde. Il contient également des informations sur les fractures précédentes et les chutes, ainsi que la densité osseuse. Et pendant les suivis, les participants ont également signalé de nouvelles fractures.

Équipés de ces données, les chercheurs ont examiné à quel point les facteurs de risque ont pu prédire les fractures signalées lors du suivi.

Lorsqu'ils ont examiné les facteurs de risque semblables à ceux utilisés dans le modèle FRAX, ils ont trouvé un bon niveau de prédiction des fractures. Et ils n'ont pas été surpris lorsque la précision s'est améliorée par l'addition de données de densité osseuse.

Mais ils ont été assez surpris de constater que la précision était encore améliorée, en particulier pour les participants masculins, pour lesquels la capacité prédictive a augmenté de 6%, en ajoutant des données sur l'histoire de l'automne.

Et à l'inverse, dans plus de 80% des hommes qui n'étaient pas tombés du tout au cours du suivi et n'ayant pas eu de fractures, l'ajout d'une histoire d'automne au modèle réduisait correctement leur risque de fracture prédit.

Cooper dit que ces résultats montrent la valeur que les données de «cohortes de population bien caractérisées telles que l'étude de cohorte Hertfordshire» apportent à la prise de décision clinique.

«La prédiction améliorée du risque de fracture facilitée par l'utilisation de nos résultats aidera à réduire le fardeau de fractures toujours plus grand chez les personnes âgées», ajoute-t-il.

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