Predicting fractures in an international cohort using risk factor algorithms without BMD
Notice bibliographique
Résumé
Clinical risk factors are associated with increased probability of fracture in postmenopausal women. We sought to compare prediction models using self-reported clinical risk factors, excluding BMD, to predict incident fracture among postmenopausal women. The GLOW study enrolled women aged 55 years or older from 723 primary-care practices in 10 countries. The population comprised 19,586 women aged 60 years or older who were not receiving antiosteoporosis medication and were followed annually for 2 years. Self-administered questionnaires were used to collect data on characteristics, fracture risk factors, previous fractures, and health status. The main outcome measure compares the C index for models using the WHO Fracture Risk (FRAX), the Garvan Fracture Risk Calculator (FRC), and a simple model using age and prior fracture. Over 2 years, 880 women reported incident fractures including 69 hip fractures, 468 "major fractures" (as defined by FRAX), and 583 "osteoporotic fractures" (as defined by FRC). Using baseline clinical risk factors, both FRAX and FRC showed a moderate ability to correctly order hip fracture times (C index for hip fracture 0.78 and 0.76, respectively). C indices for "major" and "osteoporotic" fractures showed lower values, at 0.61 and 0.64. Neither algorithm was better than the model based on age + fracture history alone (C index for hip fracture 0.78). In conclusion, estimation of fracture risk in an international primary-care population of postmenopausal women can be made using clinical risk factors alone without BMD. However, more sophisticated models incorporating multiple clinical risk factors including falls were not superior to more parsimonious models in predicting future fracture in this population.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».