Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous observational studies show that statin use is associated with lower risk of osteoporotic fractures. However, a causal relationship is not supported by data from randomized trials. Unmeasured confounding is implicated as a likely culprit for the controversy because of failure to measure and adjust for patient-level tendencies to engage in healthy behaviors. However, an alternative explanation is selection bias because of the inclusion of prevalent users of statins in the analysis. The relative importance of either bias has not been investigated in a quantitative sensitivity analysis. METHODS: We conducted a systematic review to summarize the pattern of association between statin use and fracture risk in observational studies. Our objective was to quantify the magnitude of unmeasured confounding and selection bias in a sensitivity analysis. RESULTS: In 17 published studies, the pooled relative risk for the association between current use of statins and fracture risk was 0.75 (95% confidence interval = 0.66-0.85). Upon adjustment for individual-level use of preventative health services, the pooled relative risk shifted by less than 5% on the log scale. However, a sensitivity analysis for selection bias revealed that moderate levels of bias could eliminate the association between statins and fracture risk. CONCLUSIONS: It appears that confounding from unmeasured variables cannot explain the protective association between statins and fractures that has been observed in the literature.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».