Combining Frailty and Trabecular Bone Score Did Not Improve Predictive Accuracy in Risk of Major Osteoporotic Fractures
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT It is recognized that the trabecular bone score (TBS) provides skeletal information, and frailty measurement is significantly associated with increased risks of adverse health outcomes. Given the suboptimal predictive power in fracture risk assessment tools, we aimed to evaluate the combination of frailty and TBS regarding predictive accuracy for risk of major osteoporotic fracture (MOF). Data from the prospective longitudinal study of CaMos (Canadian Multicentre Osteoporosis Study) were used for this study. TBS values were estimated using lumbar spine (L1 to L4) dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) images; frailty was evaluated by a frailty index (FI) of deficit accumulation. Outcome was time to first incident MOF during the follow-up. We used the Harrell's C-index to compare the model predictive accuracy. The Akaike information criterion, likelihood ratio test, and net reclassification improvement (NRI) were used to compare model performances between the model combining frailty and TBS (subsequently called “FI + TBS”), FI-alone, and TBS-alone models. We included 2730 participants (mean age 69 years; 70% women) for analyses (mean follow-up 7.5 years). There were 243 (8.90%) MOFs observed during follow-up. Participants with MOF had significantly higher FI (0.24 versus 0.20) and lower TBS (1.231 versus 1.285) than those without MOF. FI and TBS were significantly related with MOF risk in the model adjusted for FRAX with bone mineral density (BMD) and other covariates: hazard ratio (HR) = 1.26 (95% confidence interval [CI] 1.11–1.43) for per-SD increase in FI; HR = 1.38 (95% CI 1.21–1.59) for per-SD decrease in TBS; and these associations showed negligible attenuation (HR = 1.24 for per-SD increase in FI, and 1.35 for per-SD decrease in TBS) when combined in the same model. Although the model FI + TBS was a better fit to the data than FI-alone and TBS-alone, only minimal and nonsignificant enhancement of discrimination and NRI were observed in FI + TBS. To conclude, frailty and TBS are significantly and independently related to MOF risk. Larger studies are warranted to determine whether combining frailty and TBS can yield improved predictive accuracy for MOF risk. © 2020 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 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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».