The comparative analysis of effectiveness of expertise of bone fractures risk using the conventional diagnostics methods and FRAX technique in various age groups


Cite item

Full Text

Abstract

The osteoporosis is one of the most widespread diseases of the muscular-skeletal system. Therefore, a complex of preventive measures will promote the support of working activity and the enhancement of life quality in elderly age. The study compared the efficiency of conventional osteoporosis diagnostics and FRAX technique in patients of different age groups. The results have shown that the FRAX mathematical model of evaluation of 10-year period bone fracture risk is not an effective diagnostic method as compared with conventional diagnostics. The FRAX clinical significance increases in patients aged 65 years and older with a lower BMD level and presence of 2 and more risk factors, which are considered by this diagnostic method.

About the authors

S. B Malitchenko

ГОУ ВПО "Российский университет дружбы народов"

д-р мед. наук, проф., зав. каф. клинической и социальной гериатрии Москва

E. R Shakhnis

ГОУ ВПО "Российский университет дружбы народов"

канд. мед. наук, ассистент каф. клинической и социальной гериатрии Москва

E. A Maschenko

ГОУ ВПО "Российский университет дружбы народов"

канд. мед. наук, доц. каф. клинической и социальной гериатрии 109388, Москва, ул. Шоссейная, 43

M. U Shibilova

ГОУ ВПО "Российский университет дружбы народов"

аспирант каф. клинической и социальной гериатрии Москва

References

  1. Аудит состояния проблемы остеопороза в странах Восточной Европы и Центральной Азии 2010 // www.osteoporoz.ru
  2. Гришина Л.П., Пугиев Л.И. Инвалидность как медико-демографическая проблема // Мед.-соц. эксперт. и реабил. - 2007. - № 4. - С. 33-36.
  3. Основные показатели инвалидности взрослого населения в Российской Федерации в 2007 году (стат. сборник). - М., 2008. - Ч. 1.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Eco-Vector



Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).