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Enregistrement W4385897978 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.29253

Adjusting FRAX Estimates of Fracture Probability Based on a Positive Vertebral Fracture Assessment

2023· article· en· W4385897978 sur OpenAlexaffabout
Carrie Ye, William D. Leslie, Suzanne N. Morin, Lisa M. Lix, Eugène McCloskey, Helena Johansson, Nicholas C. Harvey, Mattias Lorentzon, John А. Kanis

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésFRAXMedicineCohortHip fractureCohort studyPopulationFracture (geology)OsteoporosisBone mineralInternal medicineDentistryOsteoporotic fractureEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: FRAX is the most widely used and validated fracture risk prediction tool worldwide. Vertebral fractures, which are an indicator of subsequent osteoporotic fractures, can be identified using dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) vertebral fracture assessment (VFA). Objective: To assess the calibration of FRAX and develop a simple method for improving FRAX-predicted fracture probability in the presence of VFA-identified fracture. Design, Setting, and Participants: This prognostic study analyzed the DXA and VFA results of all individuals who underwent a VFA between March 31, 2010, and March 31, 2018, who were included in the Manitoba Bone Mineral Density Registry. These individuals were randomly assigned to either the development cohort or validation cohort. A modified algorithm-based qualitative approach was used by expert readers to code VFAs as positive (≥1 vertebral fractures detected) or negative (0 vertebral fracture detected). Statistical analysis was conducted from August 7, 2022, to May 22, 2023. Exposures: FRAX scores for major osteoporotic fracture (MOF) and hip fracture were calculated with or without VFA results. Main Outcomes and Measures: Incident fractures and death were ascertained using linked population-based health care provincial data. Cumulative incidence curves for MOF and hip fracture were constructed, including competing mortality, to predict the 10-year observed risk of fracture. The observed probability was compared with FRAX-predicted fracture probability with and without VFA results and recalibrated FRAX from derived multipliers. Results: The full cohort of 11 766 individuals was randomly allocated to the development cohort (n = 7854; 7349 females [93.6%]; mean [SD] age, 75.7 [6.8] years) or the validation cohort (n = 3912; 3713 females [94.9%]; mean [SD] age, 75.5 [6.9] years). Over a mean (SD) observation time of 3.8 (2.3) years, with the longest observation at 7.5 years, FRAX was well calibrated in subgroups with negative VFA results. For individuals without a prior clinical fracture but with a positive VFA result, the 10-year FRAX-predicted MOF probability was 16.3% (95% CI, 15.7%-16.8%) without VFA information and 23.4% (95% CI, 22.7%-24.1%) with VFA information. The observed 10-year probabilities were 26.9% (95% CI, 26.0%-27.8%) and 11.2% (95% CI, 10.3%-12.1%), respectively, resulting in recalibration multipliers of 1.15 (95% CI, 0.87-1.43) for MOF and 1.31 (95% CI, 0.75-1.87) for hip fracture. For individuals with a prior clinical fracture and a positive VFA result, the 10-year FRAX-predicted probabilities were 25.0% (95% CI, 24.2%-25.7%) for MOF and 9.3% (95% CI, 8.7%-10.0%) for hip fracture. The observed 10-year probabilities were 38.1% (95% CI, 37.0%-39.1%) for MOF and 16.4% (95% CI, 15.4%-17.4%) for hip fracture, resulting in a recalibration multiplier of 1.53 (95% CI, 1.10-1.96) for MOF and 1.76 (95% CI, 1.17-2.35) for hip fracture. Good calibration (>0.90) was confirmed using the derived multipliers in the validation cohort. Conclusions and Relevance: Results of this prognostic study suggest that FRAX underestimated fracture risk in patients with VFA-identified fractures. Simple multipliers could recover FRAX calibration in individuals with VFA-identified fractures.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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