MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020339203 · doi:10.1097/00006254-200405000-00022

Efficacy and Safety of Human Parathyroid Hormone-(1–84) in Increasing Bone Mineral Density in Postmenopausal Osteoporosis

2004· article· en· W2020339203 sur OpenAlexaff
Anthony B. Hodsman, David A. Hanley, Mark P. Ettinger, Michael A. Bolognese, John Fox, Anna J. Metcalfe, Robert S. Lindsay

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralPlaceboOsteoporosisParathyroid hormoneInternal medicineVitamin D and neurologyUrologyEndocrinologyAnabolismLumbar spineBone remodelingCalciumSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many osteoporotic patients continue to have subnormal bone mineral density (BMD) despite treatment. Anabolic agents, including parathyroid hormone (PTH) and N-terminal fragment analogs of PTH, are able to induce large increases in bone mass and bone strength. This prospective, double-blind, placebo-controlled study evaluated 1 year of treatment with full-length recombinant human PTH (PTH-[1–84]) in postmenopausal women with osteoporosis. All participants were 50 to 75 years of age and had been postmenopausal for 5 years or longer. BMD in the lumbar spine was more than 2.5 standard deviations below the young adult mean. A total of 206 women were assigned to self-inject 50, 75, or 100 μg daily of human PTH-(1–84) or a placebo subcutaneously. All patients received calcium and vitamin D supplements. PTH treatment led to dose-related increases in BMD in the lumbar spine (Fig. 1). With the highest dose (100 μg daily), there was no tendency toward plateauing of the response. Average increases in BMD after 12 months were 3.0%, 5.1%, and 7.8%, respectively, for the 50-, 75-, and 100-μg doses. The 0.9% increase in BMD in placebo patients was not significantly greater than baseline BMD. There also was a treatment-related increase in bone area in the lumbar spine that was significant at the highest dose level. PTH treatment had a greater effect on bone mineral content than on BMD. The more severely osteoporotic women had the greatest responses to PTH treatment. Changes in BMD at the total hip and femoral neck were relatively small and inconsistent. Markers of bone remodeling such as osteocalcin were significantly increased in all PTH-treated groups after only 30 days of treatment. Serum calcium levels increased by a small but statistically significant degree in PTH-treated women. Compliance with self-injection exceeded 94% in all groups. Treatment was, in general, well tolerated. The dropout rate was 14%, noncompliance being the major cause. Only 1 patient, in the highest-dose group, withdrew because of repeated hypercalcemia. The most common adverse effect was a reaction at the injection site; it was not dose-related. Creatinine clearance tended to increase in all the PTH groups. Daily treatment with full-length PTH over 1 year led to a significant dose-related increase in lumbar spinal BMD in these postmenopausal women with osteoporosis. The treatment appears to be safe.Fig. 1: Changes in bone mineral density, bone area, and bone mineral content in the lumbar spine (L1–L4) of postmenopausal osteoporotic women treated with full-length parathyroid hormone or placebo for 1 year. Results are the mean ± standard error (n = 43–51/time point). *P <0.05 versus placebo. Reproduced with permission. J Clin Endocrinol Metab 2003;88:5212–5220. Copyright © 2003, The Endocrine Society. All rights reserved.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueObstetrical & Gynecological SurveyMême sujetBone health and osteoporosis researchTravaux en français237 207