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Enregistrement W4281712765 · doi:10.1136/bmjebm-2022-podabstracts.74

153 Fracture risk estimation with FRAX®: is the bone mineral density test necessary?

2022· article· en· W4281712765 sur OpenAlexaffabout
Roni Kraut, Mao Ding, Оксана Бабенко

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFRAXMedicineBone mineralInterquartile rangeOsteoporosisRetrospective cohort studyMedical prescriptionPopulationHip fracturePhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthOsteoporotic fracture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Fractures can have a devastating impact on the function of older adults, and population-based screening is recommended by many organizations to help prevent fractures. The Fracture Risk Assessment tool (FRAX®) is a validated, widely used, 12-question tool to predict 10-year fracture risk and can be calculated with or without bone mineral density (BMD) results. FRAX without BMD results has been shown to be a valid screening tool; yet, to our knowledge, there has not been a Canadian study based in primary care providing such evidence. The objectives of our study were to 1) determine the difference in risk estimates using FRAX with BMD and FRAX without BMD, and 2) assess the direct cost of BMD. Method Retrospective chart review. Patients between the ages of 50–74 affiliated with a primary care clinic in Edmonton, Canada were eligible if they 1) had a BMD completed by Medical Imaging Consultants from 2017–2022; and 2) did not have a prescription for a bisphosphonate at the time of the BMD. The on-line FRAX calculator for Canada was used to calculate the risk of major osteoporotic fracture, and this risk was then categorized as low (<10%), moderate (10%-20%), or high (>20%). The variables for the FRAX calculation were extracted from BMD reports and patients’ charts. The direct cost (physician billing) was calculated using the Alberta Medical Association health service code X128. Results There were 90 eligible patients. The median age was 65 years old (interquartile range [IQR] 58–67); 98% (n = 88) were female; 6% (n = 5) had a previous fragility fracture; 10% (n = 9) had a parent with a hip fracture; 3% (n = 3) were smoking tobacco; 1% (n = 1) were positive for exposure to oral glucocorticoids; 0% (n = 0) had a disorder that favored secondary osteoporosis; 0% (n = 0) imbibed ≥3 units of alcohol daily; and the median femoral neck t-score was -1.3 (IQR -1.95 to - 0.5). Risk estimates using FRAX with and without BMD were concordant for 86% of patients (n = 77):72% (n = 65) had low risk and 13% (n = 12) had moderate risk of fracture. Risk estimates were discordant for 14% of patients (n = 13): 12% (n = 11) had discordance in the low-moderate risk classification; 1% (n = 1) had discordance in the moderate-high risk classification; and 1% (n = 1) had discordance in the low-high risk classification. The median risk difference in the discordance scores was 4% (IQR 3.1%-4.5%). The total cost of physician billings for BMD was $12,764. Conclusions For most patients affiliated with this primary care clinic, using the FRAX tool without BMD did not change the risk classification of future fracture risk but resulted in additional costs. Further, most of the discordance revolved around the low-to-moderate risk classification, which is less likely to change clinical management per Osteoporosis Canada guidelines. These results are consistent with other studies that have found including BMD in the FRAX tool may not be necessary for fracture screening.

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)0,021
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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