35 How a guideline recommendation can reduce the overdiagnosis of osteoporosis: an example from the Canadian task force on preventive health care
Notice bibliographique
Résumé
Seminar Proposal Guideline groups can play an important role in preventing overdiagnosis and its consequences. The Canadian Task Force on Preventive Health Care develops clinical practice guidelines to support the delivery of primary health care. In this seminar, we will share the work of the Task Force to help prevent the overdiagnosis of osteoporosis. Using the example of a guideline on primary prevention of fragility fractures, participants will discover a new approach to preventing overdiagnosis of ‘osteoporosis’, a surrogate for risk of a future fracture. In screening to prevent fragility fractures, overdiagnosis occurs when individuals are correctly classified or labeled as being at high risk of fracture but would never have known this nor experienced a fracture and may therefore undergo further assessments or preventive pharmacotherapy without benefit. After this seminar, participants will be able to: -Recognize the role of guideline developers in preventing Overdiagnosis. -Explain how we can conceptualize overdiagnosis when screening for risk factors for disease and not diseases per se. -Give concrete examples of how a guideline can address overdiagnosis. Method This seminar will be interactive, and use lectures and small groups. We will review the concept of overdiagnosis in the context of screening to prevent fragility fractures and how to estimate its magnitude. The discussion will then focus on overdiagnosis in the context of predicting fracture risk. This will expand on the harms of labeling and of using a threshold value for bone mineral density (BMD) as a surrogate marker of disease and how giving a disease label to a risk factor contributes to overdiagnosis. As an alternative to dichotomization via the use of arbitrary thresholds, we will use an example from a 2023 guideline to show how a recommendation can decrease labeling and thus overdiagnosis. In groups, participants will be asked to reflect on how guideline recommendations can increase or decrease overdiagnosis. We will provide contrasting examples of recommendations from various guideline groups to stimulate the small group session. Results Participants will be able to better evaluate aspects of guideline recommendations that can help to prevent overdiagnosis. Conclusions The harm of overdiagnosis is a concept that guideline developers must consider in their work. The goal of this seminar is to foster discussion about aspects of guideline recommendations that can help to prevent overdiagnosis.
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 | 0,037 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».