The relative efficacy of nine osteoporosis medications for reducing the rate of fractures in post-menopausal women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the absence of head-to-head trials, indirect comparisons of randomized placebo-controlled trials may provide a viable option to assess relative efficacy. The purpose was to estimate the relative efficacy of reduction of fractures in post-menopausal women, and to assess robustness of the results. METHODS: A systematic literature review of multiple databases identified randomized placebo-controlled trials with nine drugs for post-menopausal women. Odds ratio and 95% credibility intervals for the rates of hip, non-vertebral, vertebral, and wrist fractures for each drug and between drugs were derived using a Bayesian approach. A drug was ranked as the most efficacious if it had the highest posterior odds ratio, or had the highest effect size. RESULTS: 30 studies including 59,209 patients reported fracture rates for nine drugs: alendronate (6 studies), denosumab (1 study), etidronate (8 studies), ibandronate (4 studies), raloxifene (1 study), risedronate (7 studies), strontium (2 study), teriparatide (1 study), and zoledronic acid (1 study). The drugs with the highest probability of reducing non-vertebral fractures was etidronate and teriparatide while the drugs with the highest probability of reducing vertebral, hip or wrist fractures were teriparatide, zoledronic acid and denosumab. The drugs with the largest effect size for vertebral fractures were zoledronic acid, teriparatide and denosumab, while the drugs with the highest effect size for non-vertebral, hip or wrist fractures were alendronate or risedronate. Estimates were consistent between Bayesian and classical approaches. CONCLUSION: Teriparatide, zoledronic acid and denosumab have the highest probabilities of being most efficacious for non-vertebral and vertebral fractures, and having the greatest effect sizes. The estimates from indirect comparisons were robust to differences in methodology.
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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 | 0,061 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».