Making the first fracture the last fracture: ASBMR task force report on secondary fracture prevention
Notice bibliographique
Résumé
Fragility fractures are common, affecting almost one in two older women and one in three older men. Every fragility fracture signals increased risk of future fractures as well as risk of premature mortality. Despite the major health care impact worldwide, currently there are few systems in place to identify and "capture" individuals after a fragility fracture to ensure appropriate assessment and treatment (according to national guidelines) to reduce future fracture risk and adverse health outcomes. The Task Force reviewed the current evidence about different systematic interventional approaches, their logical background, as well as the medical and ethical rationale. This included reviewing the evidence supporting cost-effective interventions and developing a toolkit for reducing secondary fracture incidence. This report presents this evidence for cost-effective interventions versus the human and health care costs associated with the failure to address further fractures. In particular, it summarizes the evidence for various forms of Fracture Liaison Service as the most effective intervention for secondary fracture prevention. It also summarizes the evidence that certain interventions, particularly those based on patient and/or community-focused educational approaches, are consistently, if unexpectedly, ineffective. As an international group, representing 36 countries throughout Asia-Pacific, South America, Europe, and North America, the Task Force reviewed and summarized the international data on barriers encountered in implementing risk-reduction strategies. It presents the ethical imperatives for providing quality of care in osteoporosis management. As part of an implementation strategy, it describes both the quality improvement methods best suited to transforming care and the research questions that remain outstanding. The overarching outcome of the Task Force's work has been the provision of a rational background and the scientific evidence underpinning secondary fracture prevention and stresses the utility of one form or another of a Fracture Liaison Service in achieving those quality outcomes worldwide. © 2012 American Society for Bone and Mineral Research.
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 | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».