Independent external validation of nomograms for predicting risk of low-trauma fracture and hip fracture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A set of nomograms based on the Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study predicts the five- and ten-year absolute risk of fracture using age, bone mineral density and history of falls and low-trauma fracture. We assessed the discrimination and calibration of these nomograms among participants in the Canadian Multicentre Osteoporosis Study. METHODS: We included participants aged 55-95 years for whom bone mineral density measurement data and at least one year of follow-up data were available. Self-reported incident fractures were identified by yearly postal questionnaire or interview (years 3, 5 and 10). We included low-trauma fractures before year 10, except those of the skull, face, hands, ankles and feet. We used a Cox proportional hazards model. RESULTS: Among 4152 women, there were 583 fractures, with a mean follow-up time of 8.6 years. Among 1606 men, there were 116 fractures, with a mean follow-up time of 8.3 years. Increasing age, lower bone mineral density, prior fracture and prior falls were associated with increased risk of fracture. For low-trauma fractures, the concordance between predicted risk and fracture events (Harrell C) was 0.69 among women and 0.70 among men. For hip fractures, the concordance was 0.80 among women and 0.85 among men. The observed fracture risk was similar to the predicted risk in all quintiles of risk except the highest quintile of women, where it was lower. The net reclassification index (19.2%, 95% confidence interval [CI] 6.3% to 32.2%), favours the Dubbo nomogram over the current Canadian guidelines for men. INTERPRETATION: The published nomograms provide good fracture-risk discrimination in a representative sample of the Canadian population.
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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 | 0,056 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».