Notice bibliographique
Résumé
Bone densitometry is accepted as a useful quantitative measurement technique for assessing skeletal status (Miller et al., 1996) and predicting the risk of fragility fractures. Low bone mineral density (BMD) is the most important risk factor for fracture. BMD testing is an objective measurement supported by extensive data showing that low bone mass and future fracture risk are inversely related. Low bone mass is as valuable a predictor of fracture as high cholesterol or high blood pressure are as predictors of their respective clinical outcomes of myocardial infarction and stroke (The WHO Study Group, 1994). Historical risk factors cannot identify the individual patient with low bone mass with adequate certainty (Pouilles et al., 1991). This does not discount the importance of assessing other risk factors for fracture. In conjunction with BMD, risk factors add valuable information required for decisions related to which patients should be treated. Also, some risk factors can be modified to help reduce fracture risk (Cummings, 1996). This is particularly true in the perimenopausal population, or in patients with secondary conditions associated with bone loss. Diagnosis of osteoporosis using bone densitometry: the WHO criteria In order for bone densitometry to be utilized for the purpose of identifying asymptomatic individuals at risk for fracture, a paradigm shift in the definition of osteoporosis had to occur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,038 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».