The Disconnect Between Better Quality of Glucocorticoid-induced Osteoporosis Preventive Care and Better Outcomes: A Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The quality of glucocorticoid-induced osteoporosis (GIOP) care [defined by bone mineral density (BMD) testing or osteoporosis treatment] is suboptimal and has been targeted for improvement. The assumption that improvements in GIOP preventive care will lead to better outcomes has not been tested. METHODS: We used linked healthcare databases to conduct a population-based study of all adults 20 years of age or older in Manitoba, Canada, who initiated longterm (> 90 days) systemic glucocorticoids (GC) between 1998 and 2008. High-quality GIOP care was defined by BMD testing or prescription osteoporosis treatment within 6 months. Outcomes were adjusted odds of major fractures within 1 year and 3 years. RESULTS: We studied 15,285 subjects who had just begun to take GC; 5804 (38%) were 70 years of age or older, 9185 (58%) were women, and 4755 (30%) received 10 mg or more prednisone equivalents daily. Overall, 3898 (25%) subjects received a BMD test or osteoporosis treatment within 6 months. Within 1 year of starting GC, there had been 206 major fractures (1%) and within 3 years, 553 major fractures (4%). High-quality GIOP preventive care was not associated with a reduced risk of major fractures within 1 year (adjusted OR 1.6, 95% CI 1.2-2.1) or within 3 years (adjusted OR 1.3, 95% CI 1.1-1.6). CONCLUSION: Three-quarters of those initiating GC received suboptimal osteoporosis care. Conventional administrative database analyses could not demonstrate that better GIOP preventive care was associated with reductions in medically attended fractures. Clinically rich databases and different analytic techniques are needed to better evaluate the effectiveness of GIOP preventive care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».