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Enregistrement W1585549361

Instant vertebral assessment (IVA) in combination with bone densitometry (BDM): A new standard in the diagnosis of osteoporosis?

2007· article· en· W1585549361 sur OpenAlexaff
Pieter L. Jager, Annemiek Stiekema, S. Jonkman, Wendy Koolhaas, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Riemer H. J. A. Slart, Collin Webber, Karen Y. Gulenchyn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisDensitometryCohortBone densityRadiographyCohort studySurgeryRadiologyDentistryNuclear medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

432 Objectives: Prevalent vertebral fractures constitute a significant risk factor for future fractures, which is independent of the bone density. New developments in DEXA machines allow visual and software-based detection of vertebral fractures. We aimed to determine the added value of IVA performed immediately after BDM. Methods: All patients referred to our university medical center department for BDM also underwent IVA om a Hologic Discovery A bone densitometer. Studies were analyzed by 3 experienced operators and physicians. The frequency of vertebral fractures was determined in the the entire cohort and in various subgroups. Referring physicians were asked for their opinion on the added value of IVA using a short questionaire. Results: 958 patients were included (64% females, 52% postmenopausal), 29% were assessed because of primary osteoporosis, 71% for secondary osteoporosis. 30% used corticosteroids. In 2% IVA was not possible due to extreme adipositas or deformities. In 71% T4 and in 86% T5 was the upper vertebral level that could be assessed. The main finding in this cohort was a prevalence of vertebral fractures of 26%. In 68% of these patients this fracture was unknown. We found a mean of 1.8 vertebral fractures per patient. Even after excluding mild fractures (=20-25% heightloss) still 17% of the patients had moderate (>25%) or severe (>40% heightloss) vertebral fractures. In the 27% with normal bone density the vertebral fracture prevalence was still 18%, in the 43% with ostopenia 23%, and in the 29% with osteoporisis 36%. In primary osteoporosis the vertebral fracture prevalence was 45%, in secondary osteoporosis 33%. Referring physicians reported that in 58% IVA results increased their understanding, and in 27% had an impact on treatment. Conclusions: IVA added to BMD is a very convenient and patient friendly diagnostic tool with a high diagnostic yield as the method detected vertebral fractures in 1 out of 4 patients. In 2/3 of these cases these fractures were unknown. In 18% of patients with normal bone density vertebral fractures were detected.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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