Long Term Bisphosphonate Use in Osteoporotic Patients; A Step Forward, Two Steps Back
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Bisphosphonates are the main class of drugs widely used in prevention and treatment of osteoporosis. Along with the beneficial effects, recent studies point to the harms of long-term treatment with bisphosphonates. METHODS: The most relevant articles reporting serious adverse effects of bisphosphonates were selected and reviewed with the aim of assessing the risk-benefit of bisphosphonates. We searched PubMed, Web of Science, and Scopus using keywords bisphosphonates, risk of fracture, atrial fibrillation, osteonecrosis jaw, esophageal cancer, and adverse effects with no time limitation. We limited our s research to English articles. RESULTS: Our review shows that bisphosphonates reduce vertebral fractures in short term use while in long-term can cause osteonecrosis jaw, esophageal cancer, atrial fibrillation, and increase the risk of atypical fractures and probably adynamic bone disease. There is no consensus on the time limitation of bisphosphonate usage or its long term adverse effects. Thus, more studies on long-term side effects of bisphosphonates are highly recommended. In addition, new approaches for prevention and treatment of osteoporosis seem necessary. CONCLUSION: Prescribers should act cautionary and consider full assessment of risk-benefit and the duration of treatment.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».