Effects of Recombinant Human Growth Hormone for Osteoporosis: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Notre objectif était d’évaluer l’efficacité de l’hormone de croissance humaine recombinante (HCH) sur la densité minérale osseuse (DMO) chez les personnes âgées de 50 ans et plus, ayant une fonction pituitaire normale, qui risquent de développer l’ostéoporose. Nous avons passé en revue systématiquement les essais cliniques randomisés (ECR), examinant six bases de données, et ont réalisé des méta-analyses pour examiner les effets de la HCH sur la DMO dans la colonne lombaire et le col du fémur. Les données au sujet de l’incidence des fractures, les biomarqueurs du métabolisme osseux et les événements indésirables ont également été extraites et analysées. Treize ECR ont rempli les critères d’admissibilité. Effets de mise en commun de différentes tailles ne suggèrent aucun effet significatif de la HCH sur la DMO. Les valeurs de l’effet de mise en commun étaient plus grandes, mais insignifiantes, comparativement au placebo. La HCH a eu un effet significatif sur plusieurs marqueurs pour le métabolisme osseux. On a observé un taux significativement plus élevé d’évènements indésirables dans les groupes HCH. La méta-analyse des ECR suggère que le traitement par la HCH pour personnes ayant ou à risque de développer l’ostéoporose entraîne des augmentations très petites et insignifiantes de la DMO.
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 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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».