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Enregistrement W3022445640 · doi:10.1210/jendso/bvaa046.385

SUN-374 Decisions to Accept or Decline Pharmacologic Osteoporosis Therapy After Attending a Novel Patient-Centred Educonsult Program for Osteoporosis (PEP-OP)

2020· article· en· W3022445640 sur OpenAlexaff
Crystal Sixian Liu, Lynn Feasel, Gregory Kline, Emma O. Billington

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical and Biological Sciences
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisMedicineSpecialtyPhysical therapyFragility fractureFamily medicineInternal medicineBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Osteoporosis affects >200 million people, resulting in >8.9 million annual fragility fractures worldwide. Available medications can reduce fracture risk by 40–60%, although access to specialty osteoporosis services is limited, and many individuals remain unaware of their fracture risk and their treatment options. As the one-on-one ‘traditional consultation’ (TC) model of osteoporosis care is not time efficient (i.e. a single TC often requires >45 minutes), there is a need to identify innovative consultative models that can improve accessibility to osteoporosis care while maintaining quality. At our Osteoporosis Centre, we have implemented a group counseling model for this purpose: the Patient-Centred Educonsult Program for Osteoporosis (PEP-OP). Each two-hour PEP-OP session - co-facilitated by an osteoporosis physician and a nurse - provides up to 10 patients (the equivalent to 3–5 half-day physician clinics under the TC model) with a combined consultative and educational experience consisting of an individualized fracture risk assessment and extensive review of medications available to lower fracture risk. Patients are then encouraged to make an informed, autonomous decision about osteoporosis treatment initiation. Although the PEP-OP can accommodate a greater patient volume than the TC, and we have previously reported that the PEP-OP results in high patient satisfaction, it is not known whether PEP-OP produce similar results compared to TC in terms of treatment decisions. In this cohort study, we compared decisions to initiate osteoporosis therapy in PEP-OP (N=100) and TC (N=43) attendees. Ten-year risk of major osteoporotic fracture was estimated for each participant using the FRAX calculator, and participants were stratified based on whether their ten-year risk was ≥20% or <20%. Proportion of participants in each risk category who decided to initiate treatment were compared between the PEP-OP and TC groups. PEP-OP and TC groups were comparable in terms of age (63.3 vs 64.9 years), BMI (24.4 vs 24.9 kg/m2), previous fragility fractures (35 vs 25%), parental hip fractures (19 vs 23%), lumbar neck T-score (-2.5 vs -2.3), femoral neck T-score (-2.1 vs -2.1) and average FRAX estimate (13.1 vs 13.3%). The proportion of participants at high ten-year risk of major osteoporotic fracture (≥20%) who decided to initiate treatment was similar in both the PEP-OP (7/16, 44%) and TC (5/10, 50%) groups, according to the Chi Square Test (p=0.76). Among those with FRAX estimate of <20%, a similar proportion of patients in the PEP-OP (15/84, 18%) and TC (4/33, 12%) groups chose to undergo treatment (X2, p=0.45). In summary, decisions to initiate pharmacologic therapy were similar for the PEP-OP and the TC. Considering that the PEP-OP is acceptable to patients and is more efficient than the TC, this care model should be considered by other centers wishing to improve access to high-quality osteoporosis care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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