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Enregistrement W2898411672 · doi:10.1002/jbm4.10118

A Multicenter Observational Cohort Study to Evaluate the Effects of Bisphosphonate Exposure on Bone Mineral Density and Other Health Outcomes in Osteogenesis Imperfecta

2018· article· en· W2898411672 sur OpenAlexafffund
Jaskaran Bains, Erin M. Carter, Kate Citron, Adele L. Boskey, Jay R. Shapiro, Robert D. Steiner, Peter A. Smith, Michael B. Bober, Tracy Hart, David Cuthbertson, J. Krischer, Peter H. Byers, Melanie Pepin, Michaela Durigova, Francis H. Glorieux, Frank Rauch, Joseph M. Sliepka, V. Reid Sutton, Brendan Lee, Sandesh C.S. Nagamani, Cathleen Raggio

Notice bibliographique

RevueJBMR Plus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - CanadaMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoIntellectual and Developmental Disabilities Research CenterRare Diseases Clinical Research NetworkNational Institutes of HealthOsteogenesis Imperfecta FoundationDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésOsteogenesis imperfectaBone mineralMedicineCohortLogistic regressionOsteoporosisBone densityBisphosphonateDentistryPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Osteogenesis imperfecta (OI) is characterized by low bone mass and bone fragility. Using data from a large cohort of individuals with OI from the Osteogenesis Imperfecta Foundation's linked clinical research centers, we examined the association between exposure to bisphosphonate (BPN) treatment (past or present) and lumbar spine (LS) areal bone mineral density (aBMD), fractures, scoliosis, and mobility. From 466 individuals, we obtained 1394 participant‐age LS aBMD data points. Though all OI subtypes were examined, primary analyses were restricted to type I OI (OI‐1). Using linear regression, we constructed expected OI‐1 LS aBMD‐for‐age curves from the data from individuals who had never received BPN. LS aBMD in those who had been exposed to BPN was then compared with the computed expected aBMD. BPN exposure in preadolescent years (age <14 years) was associated with a LS aBMD that was 9% more than the expected computed values in BPN‐naïve individuals (p < 0.01); however, such association was not observed across all ages. Exposure to i.v. BPN and treatment duration >2 years correlated with LS aBMD in preadolescent individuals. BPN exposure also had a significant association with non‐aBMD clinical outcome variables. Logistic regression modeling predicted that with BPN exposure, a 1‐year increase in age would be associated with an 8.2% decrease in fracture probability for preadolescent individuals with OI‐1, compared with no decrease in individuals who had never received any BPN (p < 0.05). In preadolescent individuals with OI‐1, a 0.1 g/cm2 increase in LS aBMD was associated with a 10.6% decrease in scoliosis probability, compared with a 46.8% increase in the BPN‐naïve group (p < 0.01). For the same changes in age and LS aBMD in preadolescent individuals, BPN exposure was also associated with higher mobility scores (p < 0.01), demonstrating that BPN treatment may be associated with daily function. © 2018 The Authors. JBMR Plus Published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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