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Enregistrement W3081040266 · doi:10.1177/1759720x20916983

Atypical femur fractures: current understanding and approach to management

2020· review· en· W3081040266 sur OpenAlexaff
Lianne Tile, Angela M. Cheung

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Musculoskeletal Disease · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisBisphosphonateFemurIntensive care medicineRandomized controlled trialPhysical therapyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis and resulting osteoporotic fractures are responsible for significant morbidity, excess mortality, and health care costs in the developed world. Medical therapy for osteoporosis has been shown in multiple randomized controlled trials to reduce the risk of vertebral and non-vertebral fractures and hip fractures, and in some studies bisphosphonate medications have been associated with improved survival. Although the overall benefit to risk ratio of osteoporosis medications remains favorable, there have been concerns raised about the long-term safety of these treatments. Atypical femur fracture, which is a rare type of fracture that has been associated with the long-term use of potent antiresorptive bone medications, is a potentially devastating consequence of osteoporosis treatment. This paper reviews our current understanding of atypical femur fractures, their relationship to antiresorptive osteoporosis medications, and proposed strategies for management, in order to inform clinical decision making about the optimal use and duration of medical therapy for the treatment of patients with osteoporosis or at high risk for osteoporotic fractures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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