A blueprint for bone health across the lifespan: engaging novel team members to influence fracture rates
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is a key, and increasingly recognised lifestyle determinant of bone health. For the mildly sceptical reader, we remind you that 26% of adult bone mass is laid down in two growing years around puberty,1 resistance training mitigates a proportion of postmenopausal bone loss and Cochrane systematic reviews conclude that strength and balance training reduce falls by 35% (and thus, fall-related fractures) in older people. A 2008 BMJ cover article emphasised that preventing falls was key in the battle against fractures. The term, ‘fall-related’ is a more accurate primary label than ‘osteoporotic’ for appendicular fractures among older people. And 80% of fractures occur in those who do not have osteoporosis.2 Nihilism has no place when physical activity is a proven therapeutic agent. But there is also no point in adding to the long list of cross-sectional or athlete studies showing that exercise is associated with greater bone mass as measured by dual-energy x-ray absorptiometry (DXA). There are many great options and we admire the body of brilliant work in bone science and activity going on all over the globe. Here, we respectfully outline a few possible next steps in the spirit of sharing, capacity building and teamwork. Think Wikinomics rather than Moses' tablets. There has been a rightful emphasis on randomised controlled trials (RCTs) (and systematic reviews) with the wisdom of evidence-based practice. It behooves us to recall that well-executed cohort studies complement RCTs. The Study of Osteoporotic Fractures and EPIDOS are just two of many wonderful bone cohort studies that point to mechanisms, address the inter-related determinants that are a factor of real life and provide a great opportunity for …
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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 | 0,025 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,020 |
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 ».