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Enregistrement W2000686842 · doi:10.1155/2012/323061

Are Selective Serotonin Reuptake Inhibitors a Secondary Cause of Low Bone Density?

2012· article· en· W2000686842 sur OpenAlexaff
Kim Chau, Stephanie A. Atkinson, Valerie H. Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Osteoporosis · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisAntidepressantMEDLINEDiseaseDepression (economics)PsychiatryMajor depressive disorderIntensive care medicineInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Osteoporosis is a chronic disease that can significantly impact numerous aspects of health and wellness. The individual consequences of osteoporosis can be devastating, often resulting in substantial loss of independence and sometimes death. One of the few illnesses with greater disease burden than low bone mineral density (BMD) is major depressive disorder (MDD). Both depression and antidepressant use have been identified as secondary causes of osteoporosis. The objective of this paper is to review and summarize the current findings on the relationship between antidepressant use and BMD. Methods. Relevant sources were identified from the Pubmed and MEDLINE databases, citing articles from the first relevant publication to September 1st, 2010. Results. 2001 articles initially met the search criteria, and 35 studies were thoroughly reviewed for evidence of an association between SSRI use and BMD, and 8 clinical studies were detailed and summarized in this paper. Conclusions. Current findings suggest a link between mental illness and osteoporosis that is of clinical relevance. Additional longitudinal studies and further research on possible mechanisms surrounding the association between SSRI use on bone metabolism need to be conducted. Treatment algorithms need to recognize this association to ensure that vulnerable populations are screened.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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