Bone strength and management of postmenopausal fracture risk with antiresorptive therapies: considerations for women’s health practice
Notice bibliographique
Résumé
Angela M Cheung,1–3 Heather Frame,4 Michael Ho,5 Erin S Mackinnon,6 Jacques P Brown7 1Department of Medicine, University of Toronto, 2Centre of Excellence in Skeletal Health Assessment, Joint Department of Medical Imaging, University Health Network (UHN), 3Mount Sinai Hospital, University of Toronto, Toronto, ON, 4Assiniboine Clinic, Winnipeg, MB, 5University Health Network, Toronto, 6Amgen Canada, Inc, Mississauga, ON, 7Rheumatology Division, CHU de Québec Research Centre, Laval University, Quebec City, QC, Canada Abstract: Bone strength – and, hence, fracture risk – reflects the structural and material properties of the skeleton, which changes with bone turnover during aging and following effective pharmacotherapy. A variety of powerful new techniques (quantitative computed tomography, as well as peripheral quantitative computed tomography and high-resolution peripheral quantitative computed tomography) provide precise images of bone structure and can be used to model the response of specific bones to different types of mechanical load. This review explores the various components of bone strength and the clinical significance of measures, such as bone mineral density, bone turnover markers, and modern imaging data, with regard to fracture risk in women with postmenopausal osteoporosis, before and after initiating antiresorptive therapy. These imaging and related techniques offer an ever-clearer picture of the changes in bone structure and bone mineral metabolism during normal aging and in osteoporosis, as well as in response to treatment. However, because the newer techniques are not yet available in routine practice, validated tools for absolute fracture risk assessment remain essential for clinical decision making. These tools, which are tailored to patient risk data in individual countries, are based on bone mineral density and other readily available clinical data. In addition, bone turnover marker measurements can be useful in assessing risk and guiding treatment decisions for women with postmenopausal osteoporosis. Such tests may be used before starting a patient on antiresorptive therapy and for ongoing monitoring of treatment effectiveness. Keywords: bone strength, antiresorptive, postmenopausal osteoporosis, bisphosphonate, denosumab, fracture risk
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».