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Enregistrement W4375954592 · doi:10.1503/cmaj.221219

Recommendations on screening for primary prevention of fragility fractures

2023· article· en· W4375954592 sur OpenAlexaffvenueabout
Guylène Thériault, Heather Limburg, Scott Klarenbach, Donna L. Reynolds, John J. Riva, Brett D. Thombs, Laure Tessier, Roland Grad, Brenda J. Wilson

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMemorial University of NewfoundlandPublic Health Agency of CanadaUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary preventionFragilityComputer sciencePrimary (astronomy)Fragility fractureMedicineData sciencePathologyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fragility fractures are a major health concern for older adults and can result in disability, admission to hospital and long-term care, and reduced quality of life. This Canadian Task Force on Preventive Health Care (task force) guideline provides evidence-based recommendations on screening to prevent fragility fractures in community-dwelling individuals aged 40 years and older who are not currently on preventive pharmacotherapy. METHODS: We commissioned systematic reviews on benefits and harms of screening, predictive accuracy of risk assessment tools, patient acceptability and benefits of treatment. We analyzed treatment harms via a rapid overview of reviews. We further examined patient values and preferences via focus groups and engaged stakeholders at key points throughout the project. We used the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to determine the certainty of evidence for each outcome and strength of recommendations, and adhered to Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE), Guidelines International Network and Guidance for Reporting Involvement of Patients and the Public (GRIPP-2) reporting guidance. RECOMMENDATIONS: We recommend "risk assessment-first" screening for prevention of fragility fractures in females aged 65 years and older, with initial application of the Canadian clinical Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) without bone mineral density (BMD). The FRAX result should be used to facilitate shared decision-making about the possible benefits and harms of preventive pharmacotherapy. After this discussion, if preventive pharmacotherapy is being considered, clinicians should request BMD measurement using dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) of the femoral neck, and re-estimate fracture risk by adding the BMD T-score into FRAX (conditional recommendation, low-certainty evidence). We recommend against screening females aged 40-64 years and males aged 40 years and older (strong recommendation, very low-certainty evidence). These recommendations apply to community-dwelling individuals who are not currently on pharmacotherapy to prevent fragility fractures. INTERPRETATION: Risk assessment-first screening for females aged 65 years and older facilitates shared decision-making and allows patients to consider preventive pharmacotherapy within their individual risk context (before BMD). Recommendations against screening males and younger females emphasize the importance of good clinical practice, where clinicians are alert to changes in health that may indicate the patient has experienced or is at higher risk of fragility fracture.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,272
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,272
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,012
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0150,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,010

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,340 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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