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Enregistrement W1977846859 · doi:10.1097/bor.0000000000000064

Osteoporosis epidemiology 2013

2014· review· en· W1977846859 sur OpenAlexaff
William D. Leslie, Suzanne N. Morin

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisEpidemiologySarcopeniaHip fracturePhysical therapyGerontologyBone densityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To summarize the recently published studies that provide insights into the changing epidemiology of osteoporosis and fractures. RECENT FINDINGS: The main themes reviewed are fracture outcomes; trends in fractures rates; fracture risk assessment and monitoring; atypical femoral fractures; male osteoporosis; falls and physical activity; and sarcopenia, obesity, and metabolic syndrome. SUMMARY: Osteoporotic fractures were found to have long-term consequences on excess mortality (10 years) and economic costs (5 years). The large burden of nonhip nonvertebral fractures has been underestimated. Divergent (but mostly declining) trends in fracture rates were confirmed in several cohorts from around the world. This has significant implications for healthcare planners and clinicians responsible for the care of individuals with osteoporosis, and also impacts on the calibration of fracture prediction tools. Although fracture prediction tools differ in their complexity, performance characteristics are similar when applied to the general population. Large, high-quality comparative studies with different case mixes are needed. Fracture probability does not appear to be responsive enough to support goal-directed treatment at this time. A consensus on the diagnosis of osteoporosis in men has emerged, based upon the same absolute bone density cutoff for both men and women. Finally, a plethora of new data highlight the importance of falls, physical activity, and body composition as contributors to skeletal health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations105
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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