Los autores, del Colorado Center for Bone Research, publican en "Archives of Internal Medicine" sus resultados con el algoritmo elaborado, que maneja 32 factores de riesgo de fractura a través de un programa de análisis. Se ha ensayado en 57.421 mujeres posmenopáusicas con osteoporosis, de las cuales 1.130 experimentaron fracturas al cabo de un año. Según los investigadores, los predictores más potentes fueron las fracturas previas, tener huesos muy delgados, un mal estado de salud y una pobre movilidad. El algoritmo identificó correctamente el 74% de las mujeres que experimentaron posteriormente una fractura.
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Publicado el 7 de junio de 2004
TBC
Algoritmo para determinar el riesgo de fracturas óseas
La incidencia de la tuberculosis sigue descendiendo en Estados Unidos, pero los expertos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) destacan en su "Morbidity and Mortality Weekly Report" la necesidad de mantener la vigilancia tanto dentro como fuera del país para combatir la enfermedad.
Los autores, del Colorado Center for Bone Research, publican en "Archives of Internal Medicine" sus resultados con el algoritmo elaborado, que maneja 32 factores de riesgo de fractura a través de un programa de análisis. Se ha ensayado en 57.421 mujeres posmenopáusicas con osteoporosis, de las cuales 1.130 experimentaron fracturas al cabo de un año. Según los investigadores, los predictores más potentes fueron las fracturas previas, tener huesos muy delgados, un mal estado de salud y una pobre movilidad. El algoritmo identificó correctamente el 74% de las mujeres que experimentaron posteriormente una fractura.
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