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Enregistrement W2141868356 · doi:10.18433/j3rk5j

Long Term Bisphosphonate Use in Osteoporotic Patients; A Step Forward, Two Steps Back

2012· review· en· W2141868356 sur OpenAlexvenueno aff
Pooneh Salari, Mohammad Abdollahı

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteonecrosis of the jawOsteoporosisAdverse effectBisphosphonateScopusIntensive care medicineDiseaseBisphosphonate-associated osteonecrosis of the jawMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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