The Current Practice of Screening, Prevention, and Treatment of Androgen-Deprivation-Therapy Induced Osteoporosis in Patients with Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. ADT is used in the management of locally advanced and metastatic disease. The detrimental effect of ADT on bone density is well documented. This study assesses care gaps in screening, prevention and treatment of osteoporosis among prostate cancer patients. Methods. We conducted a retrospective cohort study for patients diagnosed with non-metastatic prostate cancer on ADT. Charts from a tertiary oncology center were assessed for utilization of DXA scan, prescription of calcium, vitamin D, calcitonin and bisphosphonates.Bivariate analysis was used to determine the effect of patient characteristics and likelihood for osteoporosis screening. Results. 149 charts were reviewed, with 3-year mean follow-up. 58.8% of men received a baseline DXA, of which 20.3% had a repeat DXA within their follow-up periods.In all, 28% were appropriately screened and managed for osteoporosis (received repeat DXA, bisphosphonate). In bivariate analysis, the number of ADT injections which correlate with the duration of androgen suppression was significantly associated with the number of DXA scans. Conclusions. Our study found a care gap in the screening, prevention, and treatment of osteoporosis in this population. Patients receiving the most ADT injections were more likely to be screened. Our results suggest healthcare providers treating prostate cancer are insufficiently screening and treating this susceptible population. We suggest baseline measurement of BMD at the initiation of ADT with periodic reassessment during therapy.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».