Effect of vitamin D on bone mineral density of elderly patients with osteoporosis responding poorly to bisphosphonates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bisphosphonates are indicated in the prevention and treatment of osteoporosis. However, bone mineral density (BMD) continues to decline in up to 15% of bisphosphonate users. While randomized trials have evaluated the efficacy of concurrent bisphosphonates and vitamin D, the incremental benefit of vitamin D remains uncertain. METHODS: Using data from the Canadian Database of Osteoporosis and Osteopenia (CANDOO), we performed a 2-year observational cohort study. At baseline, all patients were prescribed a bisphosphonate and counseled on vitamin D supplementation. After one year, patients were divided into two groups based on their response to bisphosphonate treatment. Non-responders were prescribed vitamin D 1000 IU daily. Responders continued to receive counseling on vitamin D. RESULTS: Of 449 patients identified, 159 were non-responders to bisphosphonates. 94% of patients were women. The mean age of the entire cohort was 74.6 years (standard deviation = 5.6 years). In the cohort of non-responders, BMD at the lumbar spine increased 2.19% (p < 0.001) the year after vitamin D was prescribed compared to a decrease of 0.55% (p = 0.36) the year before. In the cohort of responders, lumbar spine BMD improved 1.45% (p = 0.014) the first year and 1.11% (p = 0.60) the second year. The difference between the two groups was statistically significant the first year (p < 0.001) but not the second (p = 0.60). Similar results were observed at the femoral neck but were not statistically significant. CONCLUSION: In elderly patients with osteoporosis not responding to bisphosphonates, vitamin D 1000 IU daily may improve BMD at the lumbar spine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».