Raloxifene use in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE AND METHODS: In this article, we provide an interdisciplinary concise review of the effects of raloxifene on breast, bone, and reproductive organs, as well as the adverse events that may be associated with its use. RESULTS: Raloxifene has been shown to prevent osteoporosis in postmenopausal women (PMW) with low bone mass and prevent vertebral fractures in those with osteoporosis/low bone mass; it has not been shown to reduce the risk of nonvertebral fractures. Raloxifene reduces the risk of invasive breast cancer in PMW with osteoporosis or at high risk of breast cancer. The risk of venous thromboembolism has been consistently shown to be increased with raloxifene, so it should not be used in women at high risk of venous thromboembolism. Although raloxifene does not increase, nor decrease, the risk of coronary or stroke events overall, in the raloxifene trial of PMW at increased risk of coronary events, the incidence of fatal stroke was higher in women assigned raloxifene versus placebo. CONCLUSIONS: Based on its approved indications, it is appropriate to prescribe raloxifene to prevent or treat osteoporosis, as well as to reduce the risk of invasive breast cancer in PMW with osteoporosis or at high risk of breast cancer. Women at increased risk of both fracture and invasive breast cancer are those most likely to receive a dual benefit with raloxifene. Decision making must involve the incorporation of the woman's personal feelings about the risks and benefits of raloxifene therapy, balanced with her interest in reducing risk of fractures and breast cancer through pharmacological intervention.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».