Riesgo de la Fractura en Mujeres Posmenopáusicas con Diabetes en China

Mujeres Posmenopáusicas con Diabetes en China
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Perlas 

Comparación de métodos para mejorar la evaluación del riesgo de fractura en mujeres posmenopáusicas diabéticas chinas: un estudio del caso-control

Endocrine. 2021 mayo 1.doi: 10.1007/s12020-021-02724-y. En línea antes de la impresión

Encuesta sobre Vehículos en Colombia 🚘 🛣️

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Gracias por participar en esta encuesta. Su opinión es muy valiosa para conocer la percepción que tienen los consumidores sobre diferentes marcas de vehículos en Colombia. La encuesta es anónima y sus respuestas serán utilizadas únicamente con fines de investigación de mercado.

⏰ Duración estimada: 5 minutos.

Por favor, responda con sinceridad.

1. Ciudad de residencia*

Si no aparece su ciudad, por favor especifique cuál. 

1. Ciudad de residencia*

Si no aparece su ciudad, por favor especifique cuál. 

2. Género   *

2. Género   *

3. Edad*

3. Edad*

4. Estrato socioeconómico (NSE)*

4. Estrato socioeconómico (NSE)*

5. ¿Cuál es la primera marca que viene a su mente cuando piensa en vehículos?

5. ¿Cuál es la primera marca que viene a su mente cuando piensa en vehículos?

6. ¿Qué otras marcas de vehículos vienen a su mente?

6. ¿Qué otras marcas de vehículos vienen a su mente?

7. ¿Qué otras marcas de vehículos (Camionetas, SUV, automóviles, pickups / camionetas de platón) vienen a su mente?

7. ¿Qué otras marcas de vehículos (Camionetas, SUV, automóviles, pickups / camionetas de platón) vienen a su mente?

8. De las siguientes marcas de vehículos, ¿cuáles recuerda haber visto o escuchado?*

8. De las siguientes marcas de vehículos, ¿cuáles recuerda haber visto o escuchado?*

9. ¿Qué tanto conoce cada una de estas marcas de vehículos?*

Por favor responda sobre cada marca.

9. ¿Qué tanto conoce cada una de estas marcas de vehículos?*

Por favor responda sobre cada marca.

Nada Conocido
Algo conocido
Muy conocido
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

10. ¿De qué marca de vehículos recuerda haber visto, escuchado o leído publicidad recientemente?*

10. ¿De qué marca de vehículos recuerda haber visto, escuchado o leído publicidad recientemente?*

11. ¿De qué otras marcas de vehículos ha visto publicidad?

11. ¿De qué otras marcas de vehículos ha visto publicidad?

12. ¿En qué lugar o medio recuerda haber visto, leído o escuchado sobre estas marcas?

Chery - Changan - Deepal - BYD - Geely - Great Wall - Jetour - MG - Zeekr

12. ¿En qué lugar o medio recuerda haber visto, leído o escuchado sobre estas marcas?

Chery - Changan - Deepal - BYD - Geely - Great Wall - Jetour - MG - Zeekr

13. ¿Qué tanta publicidad ha visto de cada marca?*

Por favor responda sobre cada marca.

13. ¿Qué tanta publicidad ha visto de cada marca?*

Por favor responda sobre cada marca.

Nada
Poca
Mucha
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr
14. ¿Qué tan familiarizado(a) está con estas marcas?

Chery*

Chery*

Changan*

Changan*

Deepal*

Deepal*

BYD*

BYD*

Geely*

Geely*

Great Wall*

Great Wall*

Jetour*

Jetour*

MG*

MG*

Zeekr*

Zeekr*

15. ¿Qué palabras o atributos asocia con estas marcas?

Chery

Chery

Changan

Changan

Deepal

Deepal

BYD

BYD

Geely

Geely

Great Wall

Great Wall

Jetour

Jetour

MG 

MG 

Zeekr

Zeekr

16. ¿Cuál es su percepción general de estas marcas?*

16. ¿Cuál es su percepción general de estas marcas?*

Negativa
Neutral
Positiva
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

17. ¿Ha comprado vehículos de estas marcas anteriormente?*

17. ¿Ha comprado vehículos de estas marcas anteriormente?*

No
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

18. ¿Qué tan probable es que compre un vehículo de estas marcas en el futuro?*

18. ¿Qué tan probable es que compre un vehículo de estas marcas en el futuro?*

Muy improbable
Algo probable
Muy probable
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

Zhangxin Wen, Na Ding, Rong Chen, Shuyin Liu, Qinyi Wang, Zhifeng Sheng, Hong Liu

Propósito:

Este estudio evaluó el poder profético de FRAX ajustado y de los modelos estándar de FRAX basados en el predominio real de la osteoporosis en el tipo 2, mujeres posmenopáusicas diabéticas (T2DM), y para explorar la estrategia óptima para predecir mejor el riesgo de la fractura en mujeres posmenopáusicas con diabetes en China.

Métodos:

Se reclutaron 434 pacientes de centros médicos comunitarios, 217 con DM2 y 217 sin DM2 (no DM2).

Todos los participantes completaron cuestionarios autoinformados detallando sus características y factores de riesgo.

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La densidad mineral del hueso (BMD) y las radiografías espinales fueron evaluadas.

El modelo FRAX de China calculó todas las puntuaciones.

El área bajo curva característica del operador del receptor (ROC-AUC) evaluó la sensibilidad, la especificidad, y la exactitud para predecir el riesgo de 10 años para las fracturas osteoporóticas importantes (MOF) y de la cadera (OHF) en pacientes de T2DM.

Resultados:

Los pacientes con DM2 tenían una DMO más alta, pero valores promedio de FRAX más bajos que los pacientes con DM2 no T2.

El FRAX ROC-AUC no ajustado era 0,774, perceptiblemente más pequeño que el correspondiente a FRAX T-cuenta-ajustado del cuello femoral de 0,5 unidades (0,800; p = 0,004).

La artritis reumatoide (AR; AUC = 0,810, p = 0,033) y los ajustes de la T-cuenta (AUC = 0,816, p = 0,002) mejoraron perceptiblemente la predicción de la fractura en pacientes de T2DM.

Conclusiones:

El ajuste de la T-cuenta del cuello femoral pudo ser el método preferido para predecir MOF y OHF en mujeres posmenopáusicas diabéticas chinas, mientras que el ajuste del RA predijo solamente con eficacia-riesgo del HF.

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