Optimized calculator for a qualitative risk assessment of osteoporotic fractures for the population of Moscow

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The FRAX tool (a 10-year fracture risk assessment) is recommended to diagnose osteoporosis and optimize the number of patients who need to undergo X-ray densitometry. Due to various circumstances, the integration of a full-fledged FRAX tool into the digital circuits of the Moscow City Health Department is problematic.

AIM: The study aimed to develop a calculator of the 10-year probability of osteoporotic fractures to optimize the routing of patients for examination.

METHODS: An optimized Half-FRAX calculator was created based on the FRAX tool from the University of Sheffield, which was developed using the results of population studies of the Russian Federation. All data used in the original FRAX algorithm, i.e. sex, age, height, weight, and T-criterion (if available) and other important parameters such as a history of fractures, parental hip fractures, smoking, rheumatoid arthritis, secondary osteoporosis, and glucocorticoid and alcohol intake were included in the risk assessment calculator. An algorithm for interaction with the FRAX website was developed and implemented to verify critical levels of patient stratification by multiple consecutive enumerations of different combinations of body mass index (BMI) measurements (0.1 discretization) and age (1-year discretization). Data from clinical guidelines were taken as thresholds.

RESULTS: When implementing the developed algorithm by modeling various combinations of BMI, T-criterion, and risk factors (RF), the absence of RFs and BMI >25 (upper limit of normal) in women was shown to guarantee the exclusion from the “orange zone” where densitometry should be performed. In men, BMI was not a RF. If a RF was present, a patient was recommended to consult a doctor. If no T-criterion was present, but a RF was detected, the patient was indicated for densitometry. Similar results were reported for women with the same indices. In the absence of the RF and with a T-criterion >–2.5, low fracture risk factor was indicated for both men and women.

CONCLUSIONS: An optimized Half-FRAX calculator for the 10-year probability of major osteoporotic fractures was developed, which may optimize the routing of patients for densitometry and reduce the burden on radiology departments in Moscow. This will allow patients to be timely referred to the clinical specialists for consultations. Half-FRAX is integrated into the Osteoporosis Digital Platform (https://telemedai.ru/cifrovaya-platforma-osteoporoz/half-frax).

About the authors

Zlata R. Artyukova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Author for correspondence.
Email: zl.artyukova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2960-9787
SPIN-code: 7550-2441
Russian Federation, Moscow

Nikita D. Kudryavtsev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: KudryavtsevND@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-4203-0630
SPIN-code: 1125-8637
Russian Federation, Moscow

Egor O. Ikryannikov

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: ikriannikove01@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1780-6903
Russian Federation, Moscow

Anna V. Titova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: TitovaAV3@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0002-1136-9906
Russian Federation, Moscow

Maksim K. Balashov

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: BalashovMK@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-1811-874X
Russian Federation, Moscow

Alexey V. Petraikin

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: alexeypetraikin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1694-4682
Russian Federation, Moscow

References

  1. Belaya ZhE, Belova KYu, Biryukova EV, et al. Clinical guidelines: Osteoporosis. Moscow; 2021. P. 105. Available from: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/87_4 (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».