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Enregistrement W4213122343 · doi:10.1002/jbmr.4530

Reply to: The Association Between Cognitive Decline and Bone Loss and Fracture Risk Is Not Affected by Medication With Anticholinergic Effect

2020· letter· en· W4213122343 sur OpenAlexaff
Dana Bliuc, Thach Tran, Jonathan D. Adachi, Gerald J. Atkins, Claudie Berger, Joop P. van den Bergh, Roberto Cappai, John A. Eisman, Tineke van Geel, Piet Geusens, David Goltzman, David A. Hanley, Robert G. Josse, Stéphanie Kaiser, Christopher S. Kovács, Lisa Langsetmo, Jerilynn C. Prior, Tuan V. Nguyen, Lucian B. Solomon, Catherine J. M. Stapledon

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingBone mineralObservational studyCognitionAnticholinergicCohortCognitive declineCohort studyInternal medicinePhysical therapyOsteoporosisPsychiatryDementiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editors: We are grateful to Dr. Naharci for the interest in our study reporting the association between cognitive decline and bone loss and fracture risk. (1) We agree that bisphosphonates (BPs) have a proven effect on reducing bone loss and fracture risk. (2) Medication with anticholinergic (ACH) side effects may also affect cogni-tive function as well as propensity to fall and fracture, although these effects have not been demonstrated in all studies. (3) We did not include these medication classes in our models because in observational studies the relationship between medication and outcomes is likely driven by factors associated with medication use. This bias by indication can only be avoided by specific study design (ie, propensity score matching), which was beyond the scope of our study. (4) However, we have conducted additional analyses to determine the prevalence of BP and ACH medication in our cohort, the association between these medication classes and our study outcomes and the impact of the addition of these medication classes to our findings. BP and ACH use were self-reported and obtained by questionnaire at baseline, and years 5 and 10. Bone mineral density (BMD) was assessed by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and cognitive function using the Mini Mental State Examination (MMSE) test during all clinical visits. Follow-up time for BMD

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0190,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Résumé présentoui

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