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Enregistrement W4224223450 · doi:10.1007/s00198-022-06387-x

Improved fracture risk prediction by adding VFA-identified vertebral fracture data to BMD by DXA and clinical risk factors used in FRAX

2022· article· en· W4224223450 sur OpenAlexaff
Lars‐Olof Johansson, Helena Johansson, Kristian F. Axelsson, Henrik Litsne, Nicholas C. Harvey, Enwu Liu, William D. Leslie, Liesbeth Vandenput, Eugene McCloskey, J. A. Kanis, Mattias Lorentzon

Notice bibliographique

RevueOsteoporosis International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenGöteborgs UniversitetSahlgrenska UniversitetssjukhusetMedical Research CouncilVetenskapsrådet
Mots-clésMedicineFRAXHazard ratioInternal medicinePoisson regressionBone mineralDual-energy X-ray absorptiometryConfidence intervalOsteoporosisPopulationRisk assessmentHip fractureCohortOsteoporotic fracture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertebral fracture (VF) is a strong predictor of subsequent fracture. In this study of older women, VF, identified by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) vertebral fracture assessment (VFA), were associated with an increased risk of incident fractures and had a substantial impact on fracture probability, supporting the utility of VFA in clinical practice. PURPOSE: Clinical and occult VF can be identified using VFA with dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). The aim of this study was to investigate to what extent VFA-identified VF improve fracture risk prediction, independently of bone mineral density (BMD) and clinical risk factors used in FRAX. METHODS: A total of 2852 women, 75-80 years old, from the prospective population-based study SUPERB cohort, were included in this study. At baseline, BMD was measured by DXA, VF diagnosed by VFA, and questionnaires used to collect data on risk factors for fractures. Incident fractures were captured by X-ray records or by diagnosis codes. An extension of Poisson regression was used to estimate the association between VFA-identified VF and the risk of fracture and the 5- and 10-year probability of major osteoporotic fracture (MOF) was calculated from the hazard functions for fracture and death. RESULTS: During a median follow-up of 5.15 years (IQR 4.3-5.9 years), the number of women who died or suffered a MOF, clinical VF, or hip fracture was 229, 422, 160, and 124, respectively. A VFA-identified VF was associated with an increased risk of incident MOF (hazard ratio [HR] = 1.78; 95% confidence interval [CI] 1.46-2.18), clinical VF (HR = 2.88; 95% [CI] 2.11-3.93), and hip fracture (HR = 1.67; 95% [CI] 1.15-2.42), adjusted for age, height, and weight. For women at age 75 years, a VFA-identified VF was associated with 1.2-1.4-fold greater 10-year MOF probability compared with not taking VFA into account, depending on BMD. CONCLUSION: Identifying an occult VF using VFA has a substantial impact on fracture probability, indicating that VFA is an efficient method to improve fracture prediction in older women.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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