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Enregistrement W2885018923 · doi:10.1002/jbmr.3557

Comparing Strategies Targeting Osteoporosis to Prevent Fractures After an Upper Extremity Fracture (C-STOP Trial): A Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2885018923 sur OpenAlexafffundabout
Sumit R. Majumdar, Finlay A. McAlister, Jeffrey Johnson, Brian H. Rowe, Debbie Bellerose, Imran Hassan, Douglas A. Lier, Stephanie Li, Walter P. Maksymowych, Matthew Rg Menon, Anthony S. Russell, B. Wirzba, Lauren A Beaupré

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineNumber needed to treatRandomized controlled trialBisphosphonateOsteoporosisRandomizationConfidence intervalPhysical therapyBone mineralRelative riskAbsolute risk reductionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared osteoporosis care after upper extremity fragility fracture using a low-intensity Fracture Liaison Service (FLS) versus a high-intensity FLS in a pragmatic patient-level parallel-arm comparative effectiveness trial undertaken at a Canadian academic hospital. A low-intensity FLS (active-control) that identified patients and notified primary care providers was compared to a high-intensity FLS (case manager) where a specially-trained nurse identified patients, investigated bone health, and initiated appropriate treatment. A total of 361 community-dwelling participants 50 years or older with upper extremity fractures who were not on bisphosphonate treatment were included; 350 (97%) participants completed 6-month follow-up undertaken by assessors blinded to group allocation. The primary outcome was difference in bisphosphonate treatment between groups 6 months postfracture; secondary outcomes included differences in bone mineral density (BMD) testing and a predefined composite measure termed "appropriate care" (taking or making an informed decision to decline medication for those with low BMD; not taking bisphosphonate treatment for those with normal BMD). Absolute differences (%), relative risks (RR with 95% confidence intervals [CIs]), number-needed-to-treat (NNT), and direct costs were compared. A total of 181 participants were randomized to active-control and 180 to case-manager using computer-generated randomization; the groups were similar on study entry. At 6 months, 51 (28%) active-control versus 86 (48%) case-manager participants started bisphosphonate treatment (20% absolute difference; RR 1.70; 95% CI, 1.28 to 2.24; p < 0.0001; NNT = 5). Of active-controls, 108 (62%) underwent BMD testing compared to 128 (73%) case-managed patients (11% absolute difference; RR 1.17; 95% CI, 1.01 to 1.36; p = 0.03). Appropriate care was received by 76 (44%) active-controls and 133 (76%) case-managed participants (32% absolute difference; RR 1.73; 95% CI, 1.43 to 2.09; p < 0.0001). The direct cost per participant was $18 Canadian (CDN) for the active-control intervention compared to $66 CDN for the case-manager intervention. In summary, case-management led to substantially greater improvements in bisphosphonate treatment and appropriate care within 6 months of fracture than the active control. © 2018 American Society for Bone and Mineral Research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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