FRAX and fracture prediction without bone mineral density
Notice bibliographique
Résumé
The major application of FRAX in osteoporosis is to direct pharmacological interventions to those at high risk of fracture. Whereas the efficacy of osteoporosis treatment, with the possible exception of alendronate, is largely independent of baseline bone mineral density (BMD), it remains a widely held perception that osteoporosis therapies are only effective in the presence of low BMD. Thus, the use of FRAX in the absence of BMD to identify individuals requiring therapy remains the subject of some debate and is the focus of this review. The clinical risk factors used in FRAX have high evidence-based validity to identify a risk responsive to intervention. The selection of high-risk individuals with FRAX, without knowledge of BMD, preferentially selects for low BMD and thus identifies a risk that is responsive to pharmacological intervention. The prediction of fractures with the use of clinical risk factors alone in FRAX is comparable to the use of BMD alone to predict fractures and is suitable, therefore, in the many countries where facilities for BMD testing are sparse. In countries where access to BMD is greater, FRAX can be used without BMD in the majority of cases and BMD tests reserved for those close to a probability-based intervention threshold. Thus concerns surrounding the use of FRAX in clinical practice without information on BMD are largely misplaced.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».