The Accuracy of Incident Vertebral Fracture Detection in Children Using Targeted Case-Finding Approaches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Vertebral fractures are clinically important sequelae of a wide array of pediatric diseases. In this study, we examined the accuracy of case-finding strategies for detecting incident vertebral fractures (IVF) over 2 years in glucocorticoid-treated children (n = 343) with leukemia, rheumatic disorders, or nephrotic syndrome. Two clinical situations were addressed: the prevalent vertebral fracture (PVF) scenario (when baseline PVF status was known), which assessed the utility of PVF and low lumbar spine bone mineral density (LS BMD; Z-score <−1.4), and the non-PVF scenario (when PVF status was unknown), which evaluated low LS BMD and back pain. LS BMD was measured by dual-energy X-ray absorptiometry, vertebral fractures were quantified on spine radiographs using the modified Genant semiquantitative method, and back pain was assessed by patient report. Forty-four patients (12.8%) had IVF. In the PVF scenario, both low LS BMD and PVF were significant predictors of IVF. Using PVF to determine which patients should have radiographs, 11% would undergo radiography (95% confidence interval [CI] 8–15) with 46% of IVF (95% CI 30–61) detected. Sensitivity would be higher with a strategy of PVF or low LS BMD at baseline (73%; 95% CI 57–85) but would require radiographs in 37% of children (95% CI 32–42). In the non-PVF scenario, the strategy of low LS BMD and back pain produced the highest specificity of any non-PVF model at 87% (95% CI 83–91), the greatest overall accuracy at 82% (95% CI 78–86), and the lowest radiography rate at 17% (95% CI 14–22). Low LS BMD or back pain in the non-PVF scenario produced the highest sensitivity at 82% (95% CI 67–92), but required radiographs in 65% (95% CI 60–70). These results provide guidance for targeting spine radiography in children at risk for IVF. © 2021 American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).
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 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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».