Estimating the prevalence of osteoporosis using ranked-based methodologies and Manitoba's population-based BMD registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a metabolic bone disorder that is characterized by reduced bone mineral density (BMD) and deterioration of bone microarchitecture. Osteoporosis is highly prevalent among women over 50, leading to skeletal fragility and risk of fracture. Early diagnosis and treatment of those at high risk for fracture is very important in order to avoid morbidity, mortality and economic burden from preventable fractures. The province of Manitoba established a BMD testing program in 1997. The Manitoba BMD registry is now the largest population-based BMD registry in the world, and has detailed information on fracture outcomes and other covariates for over 160,000 BMD assessments. In this paper, we develop a number of methodologies based on ranked-set type sampling designs to estimate the prevalence of osteoporosis among women of age 50 and older in the province of Manitoba. We use a parametric approach based on finite mixture models, as well as the usual approaches using simple random and stratified sampling designs. Results are obtained under perfect and imperfect ranking scenarios while the sampling and ranking costs are incorporated into the study. We observe that rank-based methodologies can be used as cost-efficient methods to monitor the prevalence of osteoporosis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle