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摘要:
骨质疏松性骨折( Osteoporosis fracture ,OF)是一种随着年龄增加而增加的疾病,其预后不佳。因此,及早进行骨质疏松骨折风险预测显得至关重要。骨质疏松骨折预测方法有以下几种:骨密度检查、FRAX工具、Garvan nomogram 评估法、ORAI、OSTA、定量骨超声、骨代谢标志物等。研究表明,FRAX工具可预测个体10年内发生髋部骨折及任何重要的OF的概率,优于其他方法。
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综述
基于机器学习的骨质疏松性骨折预测研究
骨质疏松性骨折
机器学习
XGBoost算法
分类预测
十折交叉验证
LASSO降维
社区精神病患者骨质疏松性骨折风险评估
精神病
骨质疏松性骨折
危险性评估
社区
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 骨质疏松性骨折风险预测方法的研究进展
来源期刊 中国骨质疏松杂志 学科 医学
关键词 骨质疏松症 骨质疏松性骨折 骨折风险预测方法 FRAX
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 372-375
页数 4页 分类号 R683
字数 4020字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐伟 东南大学医学院 13 53 5.0 7.0
2 俞海燕 东南大学医学院 10 32 3.0 5.0
3 王尧(审校) 东南大学附属中大医院内分泌科 1 16 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
骨质疏松症
骨质疏松性骨折
骨折风险预测方法
FRAX
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国骨质疏松杂志
月刊
1006-7108
11-3701/R
大16开
北京望京西园三区325楼丙单元601
82-198
1995
chi
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