The World Health Organization Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) Underestimates Incident and Recurrent Fractures in Consecutive Patients With Fragility Fractures
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The World Health Organization Fracture Risk Assessment tool (FRAX) was developed to identify patients at risk of sustaining a fragility fracture (FF). OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate estimated FRAX probabilities of FF at the time of a FF and to compare them with the observed incidence of recurrent FF. METHODS: A prospective cohort included men and women older than 50 years at the time of a FF. FRAX scores without bone mineral density [FRAX-body mass index (BMI)] were calculated prior to and after the inclusion FF. Recurrent FFs were recorded over a 4-year follow-up. Determinants associated with recurrent FF were determined by univariate and multivariate analyses. RESULTS: FRAX-BMI scores were available in 1399 of the 1409 recruited patients. A high-risk FRAX-BMI score was present in only 42.7% patients before and 56.4% after the incident FF. Most FF patients at low or moderate risk before their initial FF were men, younger than 65 years, or without previous FF. Over a median follow-up of 3 years, recurrent FF occurred in 108 patients (2.69 per 100 patient-years). The overall sensitivity of post-FF FRAX to predict a recurrent FF was 71.3% and was specifically lower in patients younger than 65 years (13%) and without previous FF (63%) at inclusion. CONCLUSIONS: The FRAX-BMI scores were below the Canadian threshold for treatment in more than half the patients at the time of a FF and in close to a third of patients with recurrent FF. FRAX-BMI severely underestimates the FF risk in patients younger than 65 years old and after a single FF.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».