Population‐based study of the effectiveness of bone‐specific drugs in reducing the risk of osteoporotic fracture
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Evidence supports bone-specific drugs (BSDs) efficacy in the fracture risk reduction. But treatment rates for osteoporosis among high-risk patients are far below the recommended guidelines. A major concern about BSDs is the lack of adherence with treatment. OBJECTIVE: To determine if BSDs decrease fracture risk in high-risk elderly women in real clinical setting. METHODS: A nested case-control design was used in a cohort of elderly women from the Quebec health databases. Women enter into the cohort if they are 70 years or older between 1995 and 2003. Nested case-controls were designed for women with a diagnosis of osteoporosis (OP) and for those with a prior fracture. All cases of fractures occurring during follow-up were matched with 10 randomly selected controls based on age, time period, bone mass density testing, and having a diagnosis of OP or a prior fracture. Use of BSDs before the index date was categorized as follows: short-term (< or =1 year), intermediate-term (>1 and < or = 3 years), and long-term (>3 years). We used an adjusted conditional logistic regression model to assess BSD effect on fracture. RESULTS: Among 3170 women who had a fracture, of these women, 1824 had OP and 1346 had a prior fracture. Only long-term exposure to BSDs among women with OP reduced the fracture risk by 16% (odds ratio: 0.84; 0.73-0.97). Among women with OP, a high number of medical services or use of anticonvulsants or narcotics increased the fracture risk by 12-73%. Among women with a prior fracture, a high number of medical services or risk of fall or use of benzodiazepines, antidepressants, or narcotics increased the fracture risk by 23-77%. CONCLUSION: The incidence of fractures decreased by 16% among women with OP when more than 80% of BSDs was used for at least 3 years. Among women with a prior fracture, fracture risk reduction was not significant. Exposure to BSDs among women with a prior fracture is troubling, given that only approximately 12% of these individuals were being treated, and only 2% was using BSDs for the long term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».