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Enregistrement W4385620430 · doi:10.1002/jbmr.4896

Effect of Race/Ethnicity on United States FRAX Calculations and Treatment Qualification: A Registry-Based Study

2023· article· en· W4385620430 sur OpenAlexaff
William D. Leslie

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAmerican Society for Bone and Mineral Research
Mots-clésFRAXMedicineCalculatorPopulationHip fractureDemographyEthnic groupGerontologyPhysical therapyOsteoporosisInternal medicineEnvironmental healthBone mineralOsteoporotic fractureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2008. the United States has had four race/ethnic fracture risk assessment tool (FRAX) calculators: White ("Caucasian"), Black, Asian, and Hispanic. The American Society for Bone and Mineral Research Task Force on Clinical Algorithms for Fracture Risk has been examining the implications of retaining race/ethnicity in the US FRAX calculators. To inform the Task Force, we computed FRAX scores according to each US calculator in 114,942 White, 485 Black, and 2816 Asian women (self-reported race/ethnicity) aged 50 years and older. We estimated treatment qualification based upon FRAX thresholds (3% for hip fracture, 20% for major osteoporotic fracture [MOF]). Finally, we examined measures for a hypothetical population-based FRAX calculator derived as the weighted mean for the US population based upon US Census Bureau statistics. With identical inputs, the highest FRAX measurements were found with the White FRAX calculator, lowest measurements with the Black calculator, and intermediate measurements for the Asian and Hispanic calculators. The percentage of women with FRAX scores exceeding the hip fracture treatment threshold was 32.0% for White, 1.9% for Black, and 19.7% for Asian women; the MOF treatment threshold was exceeded for 14.9% of White, 0.0% of Black, and 3.5% of Asian women. Disparities in treatment qualification were reduced after considering additional criteria (fracture history and dual-energy X-ray absorptiometry [DXA] T-score -2.5 or lower). When fracture risk was recalculated for non-White women using the White FRAX calculator, mean values for Asian women slightly exceeded those for White women but for Black women remained substantially below those for White women. When using a single population-based FRAX calculator, the mean probability of fracture and treatment qualification increased for non-White women across the age range. In summary, use of a single population-based FRAX calculator, rather than existing US race/ethnic FRAX calculators, will reduce differences in treatment qualification and may ultimately enhance equity and access to osteoporosis treatment. © 2023 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of 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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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