Effect of Odanacatib on BMD and Fractures: Estimates from Bayesian Univariate and Bivariate Meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Odanacatib (ODN), a selective cathepsin-K inhibitor, was found to increase bone mineral density (BMD); the effect on fractures is based on adverse event reports. OBJECTIVE: To estimate current effects and predict future effects of ODN on BMD and fractures. DATA SOURCES: Electronic databases (Medline, EMBASE, Cochrane Library), conference proceedings, and bibliographies. STUDY SELECTION: Trials that compared ODN 50 mg/wk to placebo for at least 1 year and reported changes in BMD or fractures. Meta-analysis: Two bone outcomes were pooled as independent and as joint outcomes in Bayesian univariate and bivariate random-effects models. DATA SYNTHESIS: Of 32 potentially eligible articles, six citations describing four trials (993 patients) were included. ODN for 3 years increased mean BMD at the lumbar spine by 5.0% (95% credible interval [CrI], 2.7, 7.5), total hip by 3.6% (95% CrI, 1.6, 5.9), and femoral neck (FN) by 3.6% (95% CrI, 1.6, 5.7). In a future trial of 3-year duration, the predicted mean increase in BMD, adjusted for the effect on fractures, was 4.9% for lumbar spine (95% CrI, 2.5, 7.4), 3.4% for total hip (95% CrI, 1.7, 5.2), and 3.5% for FN (95% CrI, 1.8, 5.3). After accounting for the effect on FN BMD, ODN for 3 years was associated with a population odds ratio of 0.38 (95% CrI, 0.1, 0.8). In a future trial, the odds ratio was 0.41 (95% CrI, 0.1, 1.1). The probability of benefit on fractures was 96-99%. The estimates remained robust in sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Our analyses suggest that ODN will increase BMD and decrease all fractures in the fracture outcome trial; however, direct demonstration of this antifracture efficacy is needed.
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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 | 0,084 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».