Comparison of Methods for Improving Fracture Risk Assessment in Diabetes: The Manitoba BMD Registry
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is a risk factor for fracture independent of FRAX (fracture risk assessment) probability. We directly compared four proposed methods to improve the performance of FRAX for type 2 diabetes by: (1) including the rheumatoid arthritis (RA) input to FRAX; (2) making a trabecular bone score (TBS) adjustment to FRAX; (3) reducing the femoral neck T-score input to FRAX by 0.5 SD; and (4) increasing the age input to FRAX by 10 years. We examined major osteoporotic fractures (MOFs) and hip fractures (HFs) over a mean of 8.3 years observation among 44,543 women and men 40 years of age or older (4136 with diabetes) with baseline lumbar spine and hip DXA from 1999 through 2016. Controlled for unadjusted FRAX probability, diabetes was associated with an increased risk for MOFs and HFs. All four FRAX adjustments attenuated the effect of diabetes, but a residual effect of diabetes was seen on MOF risk after TBS adjustment, and on HF risk after the RA and TBS adjustments. Among those with diabetes, unadjusted FRAX risk underestimated MOF (observed/predicted ratio 1.15; 95% CI, 1.03 to 1.28), but this was no longer significant after applying the diabetes adjustments. HF risk was more severely underestimated (observed/predicted ratio 1.85; 95% CI, 1.51 to 2.20) and was only partially corrected with the diabetes adjustments (still significant for the RA and TBS adjustments). Among those with diabetes, there was moderate reclassification based upon a fixed MOF cut-off of 20% (4.1% to 7.1%) or fixed HF cut-off of 3% (5.7% to 16.5%). Net reclassification improvement increased for MOF with each of the diabetes adjustments (range 3.9% to 5.6% in the diabetes subgroup). In conclusion, each of the proposed methods for addressing limitations in the ability of FRAX to assess fracture risk in individuals with diabetes was found to improve performance, though no single method was optimal in all settings. © 2018 American Society for Bone and Mineral Research.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».