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Enregistrement W3206674110 · doi:10.1002/jbmr.4457

Modeling-Based Bone Formation After 2 Months of Romosozumab Treatment: Results From the FRAME Clinical Trial

2020· article· en· W3206674110 sur OpenAlexaff
Erik Fink Eriksen, Roland Chapurlat, Rogely Boyce, Yifei Shi, Jacques P. Brown, S. Horlait, Donald Betah, Cesar Libanati, Pascale Chavassieux

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUCB PharmaAstellas PharmaAstellas Foundation for Research on Metabolic DisordersAstellas Pharma USAmgen
Mots-clésSclerostinMedicineCancellous boneDenosumabBone remodelingUrologyBone resorptionPlaceboOsteoporosisEtidronic acidDentistryInternal medicinePathologyChemistryWnt signaling pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The bone-forming agent romosozumab is a monoclonal antibody that inhibits sclerostin, leading to increased bone formation and decreased resorption. The highest levels of bone formation markers in human patients are observed in the first 2 months of treatment. Histomorphometric analysis of bone biopsies from the phase 3 FRAME trial (NCT01575834) showed an early significant increase in bone formation with concomitant decreased resorption. Preclinical studies demonstrated that most new bone formation after romosozumab treatment was modeling-based bone formation (MBBF). Here we analyzed bone biopsies from FRAME to assess the effect of 2 months of romosozumab versus placebo on the surface extent of MBBF and remodeling-based bone formation (RBBF). In FRAME, postmenopausal women aged ≥55 years with osteoporosis were randomized 1:1 to 210 mg romosozumab or placebo sc every month for 12 months, followed by 60 mg denosumab sc every 6 months for 12 months. Participants in the bone biopsy substudy received quadruple tetracycline labeling and underwent transiliac biopsies at month 2. A total of 29 biopsies were suitable for histomorphometry. Using fluorescence microscopy, bone formation at cancellous, endocortical, and periosteal envelopes was classified based on the appearance of underlying cement lines as modeling (smooth) or remodeling (scalloped). Data were compared using the Wilcoxon rank-sum test, without multiplicity adjustment. After 2 months, the median percentage of MBBF referent to the total bone surface was significantly increased with romosozumab versus placebo on cancellous (18.0% versus 3.8%; p = 0.005) and endocortical (36.7% versus 3.0%; p = 0.001), but not on periosteal (5.0% versus 2.0%; p = 0.37) surfaces, with no significant difference in the surface extent of RBBF on all three bone surfaces. These data show that stimulation of bone formation in the first 2 months of romosozumab treatment in postmenopausal women with osteoporosis is predominately due to increased MBBF on endocortical and cancellous surfaces. © 2021 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR). Abstract Bone biopsies from the FRAME trial were analyzed to evaluate MBBF and RBBF after romosozumab treatment. After 2 months, the median percentage of MBBF referent to the total bone surface was significantly increased with romosozumab vs placebo on cancellous and endocortical, but not periosteal surfaces, with no significant difference in the surface extent of RBBF on all three bone surfaces. MBBF, modeling-based bone formation; RBBF, remodeling-based bone formation

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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