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Enregistrement W4366213204 · doi:10.3389/fendo.2023.1082413

Bone health in childhood and adolescence: an overview on dual-energy X-ray absorptiometry scanning, fracture surveillance and bisphosphonate therapy for low-middle-income countries

2023· review· en· W4366213204 sur OpenAlexafffund
Dilki Madhuchani, Sumudu Nimali Seneviratne, Leanne M. Ward

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineOsteoporosisDual-energy X-ray absorptiometryContext (archaeology)Bone mineralBisphosphonateTrabecular bone scorePeak bone massBone densityPhysical therapyPediatricsQuantitative computed tomographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone accrual in childhood determines bone health in later life. Loss of bone strength in early life can lead to increased morbidity and reduced quality of life in childhood and adolescence. Increased availability of assessment tools and bisphosphonate therapy, together with increased awareness on the significance of fracture history and risk factors, have led to greater opportunities, to improve detection and optimize management of children and adolescents with bone fragility globally, including those in lower resource settings. Bone mineral density z-scores and bone mineral content are surrogate measures of bone strength, which can be measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), in growing individuals. DXA can aid in the diagnosis and management of primary and secondary bone fragility disorders in childhood. DXA helps evaluate children with clinically significant fractures, and monitor those with bone fragility disorders, or at high risk for compromised bone strength. Obtaining DXA images can however be challenging, especially in younger children, due to difficulty in positioning and movement artefacts, while paediatric DXA interpretation can be confounded by effects of growth and puberty. Furthermore, access to DXA facilities as well as appropriate paediatric reference norms and expertise for interpretation, may not be easily available especially in lower resource settings. Pediatric bone experts are now placing increasing emphasis on the fracture phenotype and clinical context to diagnose osteoporosis over bone mineral density (BMD) by DXA. Low trauma vertebral fractures are now recognized as a hallmark of bone fragility, and spinal fracture surveillance by either conventional lateral thoracolumbar radiographs or vertebral fracture assessment by DXA is gaining increasing importance in diagnosing childhood osteoporosis, and initiating bone protective therapy. Furthermore, it is now understood that even a single, low-trauma long bone fracture can signal osteoporosis in those with risk factors for bone fragility. Intravenous bisphosphonate therapy is the mainstay of treatment for childhood bone fragility disorders. Other supportive measures to improve bone strength include optimizing nutrition, encouraging weight bearing physical activity within the limits of the underlying condition, and treating any associated endocrinopathies. With this paradigm shift in childhood osteoporosis evaluation and management, lack of DXA facilities to assess BMD at baseline and/or provide serial monitoring is not a major barrier for initiating IV bisphosphonate therapy in children in whom it is clinically indicated and would benefit from its use. DXA is useful, however, to monitor treatment response and optimal timing for treatment discontinuation in children with transient risk factors for osteoporosis. Overall, there is lack of awareness and paucity of guidelines on utilizing and adopting available resources to manage paediatric bone disorders optimally in lower-resource settings. We provide an evidence-based approach to the assessment and management of bone fragility disorders in children and adolescents, with appropriate considerations for lower resource settings including LMIC countries.

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)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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