Notice bibliographique
Résumé
In his letter, Dr Melton speculates about the possible reasons for our observation on the declining rates of hip fracture in Finland since the late 1990s.(1) As we clearly pointed out in our Discussion, the exact reasons for this secular change are unknown, although many potential explanations can be given. A cohort effect toward healthier elderly population and improved functional ability among elderly Finns may indeed refer to the “compression of morbidity” in their lifespan. These phenomena are not simple and straightforward, however. In our country, evidence is strong for improved functionality among elderly women and men to the age group of 80–84,(2,3) whereas among the oldest old (persons ≥85 yr of age), the functional ability has not improved during the recent two decades.(4) The Canadian investigators, without any direct evidence for cause‐effect relationship, attributed a decline in hip fracture incidence in Ontario in 1992–2000 to increased use of bone densitometry and antiresorptive therapy.(5) In their related Editorial, Melton et al.(6) were, however, rather critical about such a straightforward interpretation. Among other criticism, Melton et al. pointed out that similarly declining hip fracture incidence rates have been seen in Rochester women since 1950 and in Rochester men since 1980, a similar climatologic region, the decline thus occurring decades before osteoporosis screenings and therapies became available. In Finland, use of bone‐specific drugs was so uncommon in the 1990s that its role must have been minor in explaining the decreased hip fracture incidence since 1997. This especially concerns our elderly men.
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 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 | 0,010 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».