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Enregistrement W2104896176 · doi:10.4236/health.2015.75067

Bone Mineral Density Reporting Underestimates Fracture Risk in Ontario

2015· article· en· W2104896176 sur OpenAlexafffundabout
Joanna E. M. Sale, Earl R. Bogoch, Lynn M. Meadows, Monique A. M. Gignac, L. Frankel, Taucha Inrig, Dorcas Beaton, Ravi Jain

Notice bibliographique

RevueHealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteOsteoporosis CanadaUniversity Health NetworkUniversity of CalgarySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésMedicineFragility fractureBone mineralRisk assessmentFragilityFracture (geology)Physical therapyFemoral neckOsteoporosisFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Analysis of clinical documents such as bone mineral density (BMD) reports is an important component of program evaluation because it can provide insights into the accuracy of assessment of fracture risk communicated to patients and practitioners. Our objective was to compare fracture risk calculations from BMD test reports to those based on the 2010 Canadian guidelines. METHODS: We retrieved BMD reports from fragility fracture patients screened through a community hospital fracture clinic participating in Ontario's Fracture Clinic Screening Program. Fracture risk was determined according to the 2010 Canadian guidelines using age, sex, and T-score at the femoral neck, in addition to three clinical factors. Three researchers classified patients' fracture risk until consensus was achieved. RESULTS: We retrieved reports for 17 patients from nine different BMD clinics in the Greater Toronto Area. Each patient had a different primary care physician and all BMD tests were conducted after the 2010 Canadian guidelines were published. The fracture risk of 10 patients was misclassified with 9 of the 10 reports underestimating fracture risk. Nine reports acknowledged that the prevalence of a fragility fracture raised the risk category by one level but only four of these reports acknowledged that the patient had, or may have sustained, a fragility fracture. When we raised fracture risk by one level according to these reports, eight patients were still misclassified. Fracture risk in the majority of these patients remained underestimated. Inconsistent classification was found in the majority of cases where reports came from the same clinic. Four reports described risk levels for two different types of risk. CONCLUSIONS: More than half of patients received BMD reports which underestimated fracture risk. Bone health management recommendations based on falsely low fracture risk are likely to be sub-optimal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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