Estimating the Effect of Elagolix Treatment for Endometriosis on Postmenopausal Bone Outcomes: A Model Bridging Phase <scp>III</scp> Trials to an Older Real‐World Population
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Elagolix, a gonadotrophin‐releasing hormone antagonist, is used in premenopausal women with endometriosis. There is a risk of bone loss with elagolix, but the long‐term effects of BMD loss later in life cannot be directly assessed and has not been quantified. To address this gap in knowledge, this study indirectly estimated the impact of elagolix on postmenopausal fracture risk. BMD change in premenopausal women with endometriosis treated with elagolix was modeled from the phase III program data (elagolix group) and used to simulate treatment effects on (fracture risk assessment tool estimated) 10‐year risks of hip and major osteoporotic fracture in women ages 50 to 79 years from the 2005–2010 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES; N = 2303). Change in the proportion of women reaching risk‐based antiosteoporotic treatment thresholds was also estimated. For elagolix versus NHANES, median 10‐year risk of major osteoporotic fracture was 4.73% versus 4.70% in women ages 50 to 59 years, 7.03% versus 6.97% in women ages 60 to 69 years, and 10.83% versus 10.68% in women ages 70 to 79 years. Median 10‐year risk of hip fracture in these same groups was 0.19% versus 0.18% for women ages 50 to 59 years, 0.51% versus 0.49% for women 60 to 69 years, and 2.22% versus 2.14% for women 70 to 79 years. The proportion of women reaching risk‐based antiosteoporotic treatment thresholds caused by elagolix 150 mg daily for 12 months was 0.36% higher at age 50 to 59 years, 0.23% at age 60 to 69 years, and 1.79% at age 70 to 79 years. The number needed to harm was 643 for one additional hip fracture and 454 for one additional major osteoporotic fracture. Results were similar for elagolix 200 mg twice a day for 3 months. In the modeled scenarios, elagolix had minimal impact on long‐term risk of fracture and reaching risk‐based treatment thresholds. © 2020 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of American Society for Bone and Mineral Research © 2020 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».