A combined screening approach of Fracture (Fx) Risk Algorithm (FRAX) and Trabecular Bone Score (TBS) to identify osteoporotic-range fracture risk (ORFR) in breast cancer (BC) patients treated with adjuvant aromatase inhibitor (AI).
Notice bibliographique
Résumé
574 Background: The NCCN recommends serial bone mineral density (BMD) measurement with dual energy x-ray absorptiometry (DXA) to diagnose and treat AI-associated osteoporosis. The FRAX algorithm identifies additional patients with ORFR who may benefit from anti-resorptive therapy (ART). The TBS, which measures bone microstructure by DXA, is an independent indicator of ORFR. Here, we retrospectively evaluate the utility of a combined screening approach (BMD+FRAX+TBS) in identifying ORFR at baseline and following AI. Methods: Breast cancer patients > 60 years, treated with AI and no ART between 2006-12, who had serial DXA at Memorial Sloan Kettering Cancer Center were identified (n= 74). BMD, FRAX, and TBS were evaluated at baseline (< 3 months from AI initiation) and at 12-24 months, and various screening strategies for identifying ORFR were assessed. Based on National Osteoporosis Foundation criteria and Manitoba TBS study fracture rates, ORFR was defined as: BMD T-score≤-2.5; ≥3% hip or ≥20% osteoporosis-associated 10-year fracture risk by FRAX; or TBS score≤1.2 with BMD T-score< -1.0. Results: Following AI, lumbar spine (LS)-BMD declined in 75% of patients (median: -2.9%; SD: 4.3%) and TBS declined in 58% of patients (median: -1.0%, SD: 7.7%). Declines in LS-BMD and TBS were not correlated (Spearman r=-.16, p=NS) and were not influenced by age, BMI, ethnicity, or chemotherapy (by Wilcoxon rank-sum). Compared to BMD alone, a combined screening approach (BMD+FRAX+TBS) identified an additional 15% of patients with ORFR at baseline. (table) Following AI, an additional 2% developed ORFR by BMD alone, versus 7% by BMD+FRAX+TBS. Conclusions: AIs caused bone loss, leading to ORFR as measured by BMD, FRAX, and TBS. Because FRAX and TBS are derived from DXA and patient history, a combined screening approach may efficiently and cost-effectively identify additional BC patients with ORFR who may benefit from ART. Screening Method Pts with ORFR (%) Before AI After AI BMD alone 3/74 (5%) 5/74 (7%) BMD+FRAX 7/74 (9%) 11/74 (15%) BMD+TBS 12/74 (16%) 16/74 (22%) BMD+FRAX+TBS 15/74 (20%) 20/74 (27%)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».