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Enregistrement W2172264400 · doi:10.1210/jc.2009-2778

The Complex Relation between Bisphosphonate Adherence and Fracture Reduction

2010· article· en· W2172264400 sur OpenAlexafffund
Amanda R. Patrick, M. Alan Brookhart, Elena Losina, John T. Schousboe, Suzanne M. Cadarette, Helen Mogun, Daniel H. Solomon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRelation (database)Context (archaeology)BisphosphonateReduction (mathematics)MedicineFracture reductionDentistryInternal medicineOsteoporosisData miningComputer scienceGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Real-world adherence to bisphosphonate therapy is poor. Consistent data support a relation between medication adherence and fracture reduction, but relatively little attention has been paid to the effect of the method used to measure adherence on this relation or on the relation between adherence and specific fracture types. OBJECTIVE: Our objective was to assess the relation between bisphosphonate adherence and the risk of hip, vertebral, distal forearm, and any fracture using different measures of adherence. DESIGN: We conducted a cohort study using administrative claims data. Adherence was assessed in sequential 60-d periods. In models incorporating time-varying measures of adherence, the adjusted relation between adherence and fracture was examined using several methods for calculating the proportion of days covered (PDC). PATIENTS: Patients included community-dwelling elderly enrolled in a Pennsylvania pharmaceutical assistance program and Medicare initiating an oral bisphosphonate for osteoporosis. MAIN OUTCOME MEASURES: Risk of hip, vertebral, distal forearm, and any osteoporotic fracture was assessed. RESULTS: Fractures occurred at a rate of 43 per 1000 person-years among the 19,987 patients meeting study eligibility criteria. There was an inverse relation between adherence and fracture rate for all adherence measures and fracture types, excluding distal forearm fractures. High (80-100%) cumulative PDC was associated with a 22% reduction in overall fracture rate, a 23% reduction in hip fracture rate, and 26% reduction in vertebral fracture rate. CONCLUSIONS: We found a consistent relation between adherence with osteoporosis treatment and fracture reduction, regardless of method for measuring PDC. The similarity in results across adherence measures is likely due to the high correlation between them.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations61
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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