MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3043266198 · doi:10.1002/jbmr.4133

Bisphosphonate Use Is Protective of Radiographic Knee Osteoarthritis Progression Among those With Low Disease Severity and Being Non-Overweight: Data From the Osteoarthritis Initiative

2020· article· en· W3043266198 sur OpenAlexafffund
Kaleen N. Hayes, Vasily Giannakeas, Andy Kin On Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMedicineBisphosphonateOsteoarthritisOverweightInternal medicineBody mass indexCohortHazard ratioPhysical therapySurgeryOsteoporosisConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Antiresorptive medications have been explored for treating knee osteoarthritis (OA); however, little data exist on the effects of today's more potent nitrogen-containing oral bisphosphonates on radiographic disease-progression in patients with varying disease-severity, especially those who are not overweight. The primary objective of this cohort study was to determine if the use of bisphosphonates is protective against 2-year radiographic-progression of knee OA in Osteoarthritis Initiative (OAI) participants, stratified by baseline radiographic disease status. Secondary objectives were to examine effects in non-overweight participants (body mass index [BMI] < 25 kg/m2) and cumulative bisphosphonate exposure effects. We identified female OAI participants aged ≥50 years and excluded those missing baseline radiograph readings, bisphosphonate use information, or all clinical questionnaire information at baseline. Participants reporting bisphosphonate use (69% alendronate) were propensity-matched 1:1 to non–bisphosphonate users and followed until first radiographic knee OA progression (1-unit increase in Kellgren and Lawrence [KL] grade) or data were censored (first missed visit or end of 2-year follow-up). Discrete-time logistic regression models estimated hazard ratios (HRs) between bisphosphonate users versus nonusers, with an interaction term for baseline KL grade (KL <2 or KL ≥2). We identified 1977 eligible women (n = 346 bisphosphonate users). Propensity-matched results indicated that bisphosphonate users with KL grade <2 were protected against progression (HRKL<2 0.53; 95% CI, 0.35 to 0.79), while bisphosphonate use was not associated with radiographic progression in those with KL grade ≥2 (HRKL≥2 1.06; 95% CI, 0.83 to 1.35). When restricting analyses to those with BMI <25 kg/m2, effects were strengthened (HRKL<2 0.49 [95% CI, 0.26 to 0.92]; HRKL≥2 0.69 [95% CI, 0.33 to 1.26]). Duration of bisphosphonate use had no effect on progression, though sample size was limited. Bisphosphonate therapy may be protective against radiographic knee OA progression in early-stage patients, particularly those who are non-overweight, but less so for those with more advanced disease or more weight-bearing joint stress. © 2020 American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Mineral ResearchMême sujetBone health and treatmentsTravaux en français237 207