Bone Mineral Density Reporting Underestimates Fracture Risk in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».