Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Skeletal fractures are more common in HIV, and impact the medical, functional and economic status of frequently vulnerable patients. Identifying asymptomatic patients with low bone mineral density (BMD)/osteoporosis requiring intervention can be expected to reduce fracture risk and complications. Clinical tools are available to determine fracture risk in the general population and are being evaluated in HIV patients. The FRAX calculator, incorporating demographics and risk factors for osteoporosis, with or without BMD results, has been investigated most often in HIV patients. RECENT FINDINGS: The few published studies that have calculated the 10-year FRAX risk for both major osteoporosis and hip fractures without BMD generally show limited precision in predicting the presence of osteoporosis severe enough to initiate treatment. It remains uncertain whether using HIV as a secondary risk factor and adding dual X-ray absorptiometry (DXA)-BMD information improves case-finding compared with using DXA results only. Not incorporating risks relevant to aging HIV patients such as antiretroviral exposure, hepatitis C virus coinfection and history of falls is other potential limitation. SUMMARY: Accurate screening tools using clinical risk factors alone to determine fracture risk in HIV are not yet available. Further research and validation studies are necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».