State of the art in osteoporosis risk assessment and treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle