Care Gap in Patients with Early Inflammatory Arthritis with a High Fracture Risk Identified Using FRAX<sup>®</sup>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the proportion of patients with early inflammatory arthritis in a Canadian cohort who are at high risk for a major osteoporotic fracture using the Fracture Risk Assessment Tool (FRAX(®)), and to determine if a care gap exists in high-risk patients. METHODS: FRAX was applied to 238 patients enrolled in the Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH) study based on norms from the United States and the United Kingdom, without the use of bone mineral density measurements. RESULTS: FRAX identified 5%-13% of patients at high risk for fracture, using a conservative analysis. Based on US norms, there was a significant correlation between increasing fracture risk groups and oral glucocorticoid use (p = 0.012) and baseline erosions (p = 0.040). Calcium or vitamin D use did not vary among the different fracture risk groups (p = NS), nor did bisphosphonate use (p = NS). The Disease Activity Score with 28 joint count in the high-risk group was significantly higher compared to the low-risk group (p = 0.048). CONCLUSION: Patients at increased risk had higher disease activity, more frequent glucocorticoid use, and more baseline erosions compared to patients at low risk. A care gap exists, in that a very low proportion of patients at high risk are being treated with calcium, vitamin D, and/or bisphosphonates. A higher fracture risk was calculated in our cohort using the US FRAX calculation tool compared to the UK calculation tool. These data highlight the need to identify and modify fracture risk in patients with early inflammatory arthritis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».