Effectiveness of Bone Density Measurement for Predicting Osteoporotic Fractures in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Bone density measurement with dual-energy x-ray absorptiometry is widely used for fracture risk assessment. It has not been established that published gradients of fracture risk from study populations can be directly applied to clinical populations. OBJECTIVE: The objective of the study was to assess osteoporotic fracture prediction with dual-energy x-ray absorptiometry in a large clinical cohort. DESIGN: This was a historical cohort study (mean observation period 3.2 +/- 1.5 yr). PATIENTS: The study population was drawn from the population-based database of the Manitoba Bone Density Program. Analyses were limited to women aged 50 yr or older at baseline (n = 16,505). MAIN OUTCOME MEASURE: Each subject's longitudinal health service record was assessed for the presence of nontrauma fracture codes (hip, spine, wrist, and humerus) after bone density testing. Age-adjusted hazard ratios for fracture were derived from Cox proportional hazards models. RESULTS: Site-specific and overall fracture rates were significantly associated with each site of bone density measurement (all P < 0.00001). The 95% confidence intervals overlapped those from a widely cited metaanalysis of fracture prediction from different sites. Although fracture prediction was not significantly different between the three hip measurement sites, each hip site was better than the lumbar spine for predicting overall fractures (nonoverlapping 95% confidence intervals). The manufacturer sd (equivalent to a unit change in T-score) resulted in a significantly smaller gradient of risk for the spine than when the population sd was used. CONCLUSIONS: Bone density measurements are effective for predicting fractures in clinical practice. However, hip measurements were superior to the spine in overall osteoporotic fracture prediction.
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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 | 0,040 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».