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Enregistrement W2767819293 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.tp160

Abstract TP160: Predicting Bone Fracture After Stroke—The Fracture Risk After Ischemic Stroke (FRAC-Stroke) Score

2017· article· en· W2767819293 sur OpenAlexaffabout
Eric E. Smith, Jiming Fang, Shabbir M.H. Alibhai, Peter Cram, Angela M. Cheung, Leanne K. Casaubon, Frank L. Silver, Peter C. Austin, Moira K. Kapral

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)FRAXHip fracturePopulationPhysical therapyInternal medicineOsteoporosisBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Risk for low trauma fracture is increased by >30% after ischemic stroke. Additionally, in the IRIS trial pioglitazone therapy prevented ischemic stroke but increased fracture risk. We derived a risk score to predict risk of fracture one year after ischemic stroke. Methods: The Fracture Risk after Ischemic Stroke (FRAC-Stroke) Score was derived in 20,435 ischemic stroke patients from the Ontario Stroke Registry discharged from 2003-2012, using Fine-Gray competing risk regression. Candidate variables were medical conditions included in the validated World Health Organization FRAX risk score complemented by variables related to stroke severity. Registry patients were linked to population-based Ontario health administrative data to identify low trauma fractures (defined as any fracture of the femur, forearm, humerus, pelvis or vertebrae, excluding fractures resulting from trauma, motor vehicle accidents, falls from a height or in people with active cancer). The score was externally validated in 13,698 other ischemic stroke patients in the population-based Ontario stroke audit (2002-2012). Results: Mean age was 72; 42% were women. Low trauma fracture occurred within 1 year of discharge in 741/20435 (3.6%); cumulative incidence increased linearly throughout follow-up. Age, discharge modified Rankin score (mRS), and history of arthritis, osteoporosis, falls and previous fracture contributed significantly to the model. Model discrimination was good (c statistic 0.72). Including discharge mRS significantly improved discrimination (relative integrated discrimination index 8.7%). Fracture risk was highest in patients with mRS 3 and 4 but lowest in bedbound patients (mRS 5). From the lowest to the highest FRAC-Stroke quintile the cumulative incidence of 1-year low trauma fracture increased from 1% to 9%. Predicted and observed rates of fracture were similar in the external validation cohort. Conclusion: The FRAC-Stroke score allows the clinician to identify ischemic stroke patients at higher risk of low trauma fracture within one year. This information might be used to target patients for early bone densitometry screening to diagnose and manage osteoporosis, and to estimate baseline risk prior to starting pioglitazone therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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