State of the art in osteoporosis risk assessment and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis constitutes a major public health problem, through its association with age-related fractures, particularly of the hip, vertebrae, distal forearm, and humerus. Over recent decades, it has evolved from being viewed as an inevitable consequence of ageing, to being recognised as a serious and eminently treatable disease. In this article, we review the literature pertaining to the epidemiology of osteoporosis, associated health burden, approaches to risk assessment and treatment. Although there is some evidence that fracture incidence has reached a plateau, or even started to decline, in the developed world, an ageing population and adoption of westernised lifestyles in transitioning populations is leading to an increasing burden of osteoporosis across the world. Whilst the clinical definition of osteoporosis has been based solely on bone mineral density, the prediction of fracture at the individual level has been improved by consideration of clinical risk factors in tools such as FRAX ® , derived from a greater understanding of the epidemiology of osteoporosis. Such advances in approaches to primary and secondary prevention of fractures, coupled with elucidation of the underlying biology, and the development of a range of highly effective antiosteoporosis medications, have enabled a step change in our ability to prevent osteoporosis-related fractures. However, there remains a substantial disparity between the number of individuals at high fracture risk and number treated globally. Urgent work is needed at the level of health care systems, national and international policy, and in communication with patients and public, to ensure that all patients who should receive treatment for osteoporosis actually do so.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».