Systematic review and network meta‐analysis on the relative efficacy of osteoporotic medications: men with prostate cancer on continuous androgen‐deprivation therapy to reduce risk of fragility fractures
Notice bibliographique
Résumé
Androgen-deprivation therapy (ADT) is an effective treatment for men with advanced prostate cancer, but loss of bone mineral density (BMD) is a major risk factor for fractures. This review compared the efficacy of available treatments to provide prescribing guidance to healthcare professionals. This is the first review to compare the effectiveness of different osteoporotic treatments (bisphosphonates, denosumab, toremifene, and raloxifene) on BMD in patients with non-metastatic prostate cancer on ADT using network meta-analysis. Results suggest that all evaluated treatments are effective in improving BMD compared to placebo. Zoledronic acid (ZA) was found to have a greater improvement in BMD compared to other active treatments at all three studied sites, except for risedronate, which had better BMD improvement compared to ZA at the femoral neck site in one small study. Our study did not identify evidence that one drug is unequivocally more effective than another. All drugs appeared to be effective in reducing the rate of bone loss. Healthcare professionals should also consider patient preference, costs, and local availability as part of the decision process.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».