Yield of Laboratory Testing to Identify Secondary Contributors to Osteoporosis in Otherwise Healthy Women
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose in this study was to determine the prevalence of undetected disorders of bone and mineral metabolism in women with osteoporosis and to identify the most useful and cost-efficient screening tests to detect these disorders. A cross-sectional study was conducted among 664 postmenopausal women with osteoporosis at the Osteoporosis and Metabolic Bone Disease Program at the Mount Sinai Hospital in New York between January 1992 and June 1996. Women without a history of diseases or medications known to adversely affect bone who completed extensive laboratory testing including complete blood count, chemistry profile, 24-h urinary calcium, 25(OH)vitamin D, and PTH were included. Among 173 women who met the inclusion criteria for the study, previously undiagnosed disorders of bone and mineral metabolism were identified in 55 women (32%). Disorders of calcium metabolism and hyperparathyroidism were the most frequent diagnoses. A testing strategy involving measurement of 24-h urine calcium, serum calcium, and serum PTH for all women and serum TSH among women on thyroid replacement therapy would have been sufficient to diagnose 47 of these 55 women (85%) at an estimated cost of $75 per patient screened. Previously undiagnosed disorders affecting the skeleton are common in otherwise healthy women with low bone density. A simple testing strategy is likely to identify most such disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».