Fracture prediction in rheumatoid arthritis: validation of FRAX with bone mineral density for incident major osteoporotic fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: FRAX uses clinical risk factors, with or without BMD, to calculate 10-year fracture risk. RA is a risk factor for osteoporotic fracture and a FRAX input variable. FRAX predates the current era of RA treatment. We examined how well FRAX predicts fracture in contemporary RA patients. METHODS: Administrative data from patients receiving BMD testing were linked to the Manitoba Population Health Research Data Repository. Observed cumulative 10-year major osteoporotic fracture (MOF) probability was compared with FRAX-predicted 10-year MOF probability with BMD for assessing calibration. MOF risk stratification was assessed using Cox regression. RESULTS: RA patients (n = 2099, 208 with incident MOF) and non-RA patients (n = 2099, with 165 incident MOF) were identified. For RA patients, FRAX-predicted 10-year risk was 13.2% and observed 10-year MOF risk was 13.2% (95% CI 11.6, 15.1). The slope of the calibration plot was 0.67 (95% CI 0.53, 0.81) in those with RA vs 0.98 (95% CI 0.61, 1.34) in non-RA patients. Risk was overestimated in RA patients with high FRAX scores (>20%), but FRAX was well calibrated in other groups. FRAX stratified risk in those with and without RA [hazard ratio (HR) 1.52 (95% CI 1.25, 1.72) vs 2.00 (95% CI 1.73, 2.31)], with slightly better performance in the latter (P for interaction = 0.004). CONCLUSIONS: FRAX predicts fracture risk in contemporary RA patients but may slightly overestimate risk in those already at high predicted risk. Thus the current FRAX tool continues to be appropriate for fracture risk assessment in RA patients.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».