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Enregistrement W2106926670 · doi:10.1046/j.0306-5251.2001.1385.x

Public health impact of adverse bone effects of oral corticosteroids

2001· article· en· W2106926670 sur OpenAlexaff
Tjeerd van Staa, Lucien Abenhaim, Cyrus Cooper, B. Zhang, Hubert G. M. Leufkens

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCorticosteroidPrednisoloneAdverse effectMedical recordPediatricsSurgeryDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The objective of this study was to estimate the number of fractures attributed to oral corticosteroid use. METHODS: Information was obtained from the General Practice Research Database which contains medical records of general practitioners in the UK. The total number of corticosteroid-related fractures during a course of treatment was estimated using the formula for attributable risk among the exposed. RESULTS: A total of 244 235 patients was prescribed an oral corticosteroid. The rate of hip fractures increased exponentially with age in both males and females. The excess number of hip fracture cases among females aged 85 years or older using 7.5 mg prednisolone per day or more was 1.4 cases per 100 patients per year. About 47% of all hip and 72% of all vertebral fractures that occurred can be attributed to oral corticosteroid use. Among 10 000 female users of higher doses, 99.7 nonvertebral, 31.6 hip and 45.8 vertebral fractures can be attributed to use of oral corticosteroids. CONCLUSIONS: The targeting of high-risk patients will be important for implementing preventative strategies in a cost-effective manner.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations69
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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