Demographic and Clinical Features Related to a Symptomatic Onset of Paget’s Disease of Bone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Paget's disease of bone (PDB) is a focal disorder of skeletal remodeling that can lead to bone pain, deformity, and fractures, but it can often be asymptomatic for a long time. This study investigated which factors may distinguish patients with clinical manifestations from asymptomatic patients. METHODS: The study group consisted of 224 patients with PDB referred to our Bone Disease Unit. For all patients, data were collected about clinical and demographic variables and diagnostic procedures. Logistic regression analyses were used to assess the role of recorded variables on the odds of being diagnosed clinically rather than by chance. RESULTS: Among the 124 patients with clinical manifestations leading to the diagnosis (55.4%), 36 subjects complained of bone pain, 32 articular pain, 42 back pain, 2 headache; 9 had fractures in Paget bone, and 3 had bone deformity. In 100 patients (44.6%) PDB was diagnosed by chance. At the multivariate analysis, only the number of bones involved (OR for 1 site increment = 1.18, 95% CI: 1.007-1.402; p = 0.04) acted as an independent predictor for a clinical diagnosis. Some skeletal localizations were associated with a clinical diagnosis: the involvement of lumbar spine (OR = 2.085, 95% CI: 1.024-4.224; p = 0.043) was more likely in symptomatic patients; pelvis and tibia showed a borderline statistical significance. The skull was predictive for asymptomatic PDB. CONCLUSION: A systematic laboratory screening including serum alkaline phosphatase of an older subject complaining of bone pain, articular pain, or back pain is the sole strategy to improve the diagnostic sensitivity for PDB.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».