Comparison of FRAX score to bone mineral density for estimating fracture risk in patients with CRPC on androgen-deprivation therapy (ADT).
Notice bibliographique
Résumé
101 Background: A FRAX algorithm has been elaborated to estimate the ten-year hip fracture risk associated with this under-diagnosed condition. We aim to evaluate the fracture risk of patients who would otherwise be left untreated by the conventional T-score. Methods: Clinical data from 613 PCa patients undergoing ADT was collected from our AMP large urology group. Fracture risk was assessed using the country specific (USA) Fracture Risk Assessment Tool (FRAX). Also, a subset of patients (n=94) had received Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA). We compared the proportion of patients suitable for treatment according to the threshold of the FRAX fracture risk calculated with the BMD (>3%) and the T-score (<-2.5). Results: According to the FRAX algorithm (without BMD), 61.6% of our cohort require treatment. The FRAX score (with BMD) identified 46.8% of patients who had DXA suitable for treatment, in contrast to 19.1% by the T-score alone. Correlations were calculated between the various methods (Table). Conclusions: Our results demonstrate that many patients unidentified for treatment by the conventional T-score are at significant risk for fracture according to the FRAX algorithm with BMD. When calculated without the BMD, an even greater proportion of patients is found to be at risk and suitable for treatment. [Table: see text]
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».