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Enregistrement W2893028662 · doi:10.1016/j.bone.2018.09.020

Effects of teriparatide on hip and upper limb fractures in patients with osteoporosis: A systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2893028662 sur OpenAlexaff
Adolfo Díez‐Pérez, Fernando Marín, Erik Fink Eriksen, David L. Kendler, John H. Krege, Miguel Delgado‐Rodríguez

Notice bibliographique

RevueBone · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineTeriparatideMeta-analysisOsteoporosisRandomized controlled trialConfidence intervalForearmHip fractureWristOdds ratioSurgeryHumerusClinical endpointInternal medicineBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In randomized clinical trials (RCTs) with teriparatide, the number of patients with incident hip fractures was small and insufficiently powered to show statistically significant differences between groups. We, therefore, conducted a systematic review and meta-analysis of the efficacy of teriparatide in the reduction of hip and upper limb fractures in women and men with osteoporosis. A comprehensive search of databases until 22 November 2017 was conducted for RCTs of at least 6-month duration that reported non-spine fractures (hip, humerus, forearm, wrist), either as an efficacy or safety endpoint. Only RCTs that included patients with the approved treatment indications and dose for use of teriparatide were included; trials with off-label use of teriparatide were excluded. Two independent reviewers performed study selection and data extraction. Statistical procedures included Peto's method and Mantel-Haenszel with empirical correction, as most of the RCTs reported zero events in at least one of the treatment arms. Study results are expressed as odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI). Publication bias and heterogeneity were evaluated with standard statistical tests. Twenty-three RCTs were included, 19 with an active-controlled arm (representing 64.9% of the patients included in the control group) and 11 double-blind, representing data on 8644 subjects, 3893 of them treated with teriparatide. Mean age (SD) was 67.0 (4.5) years, median treatment duration 18 months (range: 6 to 24 months). A total of 34 incident hip, 31 humerus, 31 forearm, and 62 wrist fractures were included. Meta-analysis results showed an OR (95% CI) for hip fractures of 0.44 (0.22-0.87; p = 0.019) in patients treated with teriparatide compared with controls. The effects on the risk of humerus [1.02 (0.50-2.08)], forearm [0.53 (0.26-1.08)] and wrist fractures [1.21 (0.72-2.04)] were not statistically significant (p > 0.05). This meta-analysis provides evidence of efficacy of teriparatide in reducing hip fractures by 56% in patients with osteoporosis.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,041
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations111
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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