Additional aspects of the prediction of postmenopausal osteoporosis


Cite item

Full Text

Abstract

The aim of the present work is to optimize the system prediction of osteoporosis in postmenopausal women. In the present study included 224 postmenopausal women aged up to 65 years, which examined the role of a low intake of calcium and vitamin D deficiency in the prediction of postmenopausal osteoporosis. When assessing the prognostic role of these factors method was used binary logistic regression. The area under the ROC-curve (AUC) was for the level of calcium intake - 0.781 (0.648; 0.913) for the concentration of vitamin D in serum - 0.730 (0.618; 0.843). Comprehensive assessment of studied predictors will increase the predictive value of existing models that determine the probability of occurrence of postmenopausal osteoporosis and optimize the prevention of bone loss in women.

About the authors

I S Zakharov

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: isza@mail.ru
канд. мед. наук, доц. каф. акушерства и гинекологии №1 ГБОУ ВПО КемГМА 650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

G I Kolpinskiy

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

д-р мед. наук, проф. каф. лучевой диагностики, лучевой терапии и онкологии ГБОУ ВПО КемГМА 650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

G A Ushakova

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

д-р мед. наук, проф., зав. каф. акушерства и гинекологии №1 ГБОУ ВПО КемГМА 650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

References

  1. Лесняк О.М. Аудит состояния проблемы остеопороза в Российской Федерации. Профилактическая медицина. 2011; 2: 7-10.
  2. Захаров И.С., Колпинский Г.И., Ушакова Г.А. и др. Распространенность остеопенического синдрома у женщин в постменопаузе. Медицина в Кузбассе. 2014; 13 (3): 32-6.
  3. Marshall D, Johnell O, Wedel H. Metaanalysis of how well measures of bone mineral density predict occurrence of osteoporotic fractures. Br Med J 1996; 312: 1254-9.
  4. Kanis J.A, Oden A, Johansson H et al. FRAXTM, a new tool for assessing fracture risk: clinical applications and intervention thresholds. Medicographia 2010; 32 (1): 33-40.
  5. University of Michigan Health System. Guidelines for Clinical Care: Osteoporosis: Prevention and Treatment. July, 2005.
  6. Никитинская О.А., Торопцова Н.В. Оценка риска переломов с использованием модели FRAX (ретроспективное десятилетнее исследование). Альманах клин. медицины. 2014; 32: 50-5.
  7. Tremollieres F.A, Pouilles J.M, Drewniak N et al. Fracture risk prediction using BMD and clinical risk factors in early postmenopausal women: sensitivity of the WHO FRAX tool. JBMR 2010; 25 (5): 1002-9.
  8. Марченкова Л.А., Древаль А.В., Добрицына М.А. Структура клинических факторов риска остеопороза и уровень потребления кальция с пищей в популяции женского населения Московской области. Лечащий врач. 2014; 5: 89-95.
  9. Каронова Т.Л., Гринева Е.Н., Никитина И.Л. и др. Распространенность дефицита витамина D в Северо-Западном регионе РФ среди жителей г. Санкт-Петербурга и г. Петрозаводска. Остеопороз и остеопатии. 2013; 3: 3-7.
  10. Mithal A. Treatment of vitamin D deficiency. Endocrine case management ICE/ENDO 2014. Meet - the - professor, Endocrine society 2014; p. 37-9.
  11. Остеопороз. Диагностика, профилактика и лечение. Клинические рекомендации. Под ред. О.М.Лесняк, Л.И.Беневоленской. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009.
  12. Institute of Medicine, Food and Nutrition Board. Dietary Reference Intakes for Calcium and Vitamin D. Washington, DC: National Academy Press, 2010.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».