Notice bibliographique
Résumé
The goal of osteoporosis treatment is fracture risk reduction. Identification of patients at high risk for fracture is facilitated by the World Health Organization (WHO) diagnostic classification system, whereby osteoporosis is diagnosed in the presence of a T‐score of −2.5 or less. However, many fragility fractures occur in individuals with a bone mineral density (BMD) T‐score that is better than −2.5.1 As such, limiting treatment to patients with a T‐score of −2.5 or less would miss a large number of patients who will later sustain a fracture that might have been prevented by appropriate identification and early intervention. BMD combined with clinical risk factors for fracture provides a better prediction of fracture risk than BMD or clinical risk factors alone. The WHO fracture risk assessment tool, FRAX, is a computer‐based algorithm with an input of patient demographics, a “yes” or “no” response indicating the presence or absence of each of seven clinical risk factors for fracture, and femoral neck BMD (when available) to estimate the 10‐year probability of major osteoporotic fracture (ie, hip, spine, proximal humerus, and distal forearm) and the 10‐year probability of hip fracture.2 Country‐specific mortality data can be used to calibrate the fracture probabilities, with 32 countries included in FRAX at the time of this writing. Cost‐utility analysis then may be applied to FRAX‐derived data, using numerous economic, social, and political assumptions, to determine the magnitude of fracture risk at which it is likely to be cost‐effective to initiate pharmacologic therapy to reduce fracture risk. FRAX has been incorporated recently into bone densitometer software and some handheld computer devices, allowing greater access to this tool as an aid in making treatment decisions.
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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 | 0,021 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».