Changes to Osteoporosis Prevalence According to Method of Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The impact of clinical risk factor-based absolute risk methods on the prevalence of high risk for osteoporotic fracture is unknown. We applied absolute risk methods to 6646 subjects and found that the prevalence of elderly women deemed to be at high risk increased substantially, whereas the overall prevalence was highly dependent on the threshold used to designate high risk. INTRODUCTION: Many groups have advocated using absolute risk methods that incorporate clinical risk factors to target patients for osteoporosis therapy. We examined how the application of such absolute risk classification systems influences the prevalence of those considered to be at high risk for osteoporotic fracture and compared these systems to one based solely on BMD. MATERIALS AND METHODS: Using 6646 subjects from the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos), a prospective, randomly selected, population-based cohort, we assessed three different systems for determining prevalence of high risk for osteoporotic fracture: a BMD-based system; a simplified risk factor system incorporating age, sex, BMD, and two clinical risk factors; and a comprehensive system, incorporating age, sex, BMD, and seven clinical risk factors. The 10-year absolute risks of incident fragility fracture were compared across systems using three different high-risk thresholds. RESULTS: The prevalence of a T score < or = -2.5 was 18.8% (95% CI: 17.7-19.9%) in women and 3.9% (95% CI: 3.0-4.7%) in men. Using a 15% 10-year risk of fracture threshold, the prevalence of women at high risk increased to 46.9% (95% CI: 45.4-48.4) and 42.5% (95% CI: 41.1-43.9) when the comprehensive and simplified risk factor classification systems were used, respectively. Using a 25% 10-year absolute risk threshold, the prevalence of high risk was similar to that of the BMD-based system, whereas the 20% threshold gave intermediate rates. All thresholds analyzed resulted in an increased prevalence of older women at high risk for fracture, whereas only the 15% 10-year risk of fracture threshold resulted in an increase in the prevalence of men at high risk. CONCLUSIONS: The application of risk factor-based systems results in an increased prevalence of older women at high risk. The prevalence of individuals at high risk may increase with changes to the methods used to determine those who are eligible for therapy. These data have important implications for the pattern of care and costs of treating osteoporotic fractures.
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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 | 0,024 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».