Prediction of Vertebral Fractures Is Specific for Gender and Site of Bone Mineral Density Measurement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate basic assumptions of prediction models for future vertebral fractures. METHODS: Lateral radiographs of the spine were obtained from 314 Portuguese individuals aged 60 years or older (205 women and 109 men) with bone mineral density (BMD) measurements at several sites. Associations between BMD at various sites, participant characteristics, and vertebral fractures were investigated. For men and women separately, logistic regression analyses and analyses of areas under the receiver-operating characteristic (ROC) curves were performed to determine the accuracy of BMD measurement at predicting the presence of vertebral deformities. RESULTS: BMD measurements at all sites significantly predicted the presence of osteoporotic vertebral deformities in women but not in men. Similarly, in analyses of areas under ROC curves, BMD assessments were statistically significantly related to vertebral deformities in women but not in men. In multivariate analyses, BMD measurements of the lumbar spine and of the forearm, adjusted for gender, age, and body mass index, significantly predicted the presence of vertebral deformity, but BMD of the hip sites did not. CONCLUSION: Prediction of fractures is specific for gender and site of BMD measurement. This challenges the use of similar algorithms for men and women as well as the use of hip BMD data to accurately estimate future vertebral fracture risk.
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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 | 0,016 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».