Rethinking the Appraisal and Approval of Drugs for Fracture Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Background In January 2014, the EMA’s Pharmacovigilance Risk Assessment Committee recommended that strontium ranelate no longer be used for osteoporosis. However, EMA’s Committee for Medicinal Products for Human Use decided to restrict its use rather than ban it. Starting from this fact, evidence of drugs for fracture prevention over the last 30 years was reviewed and lessons to be learnt from this story are highlighted. Findings The general belief that drug therapy may become a “solution” for fragility fractures is challenged. The key points of the article are as follows: Lessons 1 to 5: Bone density and morphometric vertebral compression are not reliable surrogate endpoints. In fact, clinically relevant endpoints are essential to assess harms and benefits in clinical trials. There is a need for assessing overall harm-benefit with well-designed trials, taking into account that drug therapy may not be more effective in high-risk patients. Lessons 6 to 10: While bisphosphonates and strontium ranelate show a questionable harm-benefit ratio on hip fracture prevention, denosumab results are inconclusive and no benefit has been proved coming from calcitonines or teriparatide. After decades of widespread use, effectiveness of drugs for osteoporosis remains uncertain, yet adverse effects are more apparent. Conclusions Well-designed and large trials over prolonged follow-up periods, measuring clinically relevant outcomes as hip and other disabling fractures, are urgently needed in order to properly understand the harm-benefit ratio of commonly prescribed drugs. Regulatory agencies should be more transparent and make individual-patient data from all clinical trials publicly available, allowing for independent assessment
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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 | 0,226 | 0,455 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,025 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».