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Enregistrement W4390101096 · doi:10.1007/s00402-023-05171-8

The effect of teriparatide on patients with atypical femur fractures: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4390101096 sur OpenAlexaboutno aff
Hazem Mohamed Salamah, Khaled Alsayed Abualkhair, Sara K. Kamal, Hazem Ali Mohamed, Ahmad Alkheder, Mohamad Ali Farho, Dillan Mistry, Hany Elbardesy

Notice bibliographique

RevueArchives of Orthopaedic and Trauma Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Development Fund
Mots-clésTeriparatideMedicineMeta-analysisOsteoporosisRelative riskConfidence intervalOrthopedic surgeryCochrane LibraryBone healingInternal medicineSurgeryBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Bisphosphonates (BPs) are one of the most often used drugs to lower fracture risk in osteoporosis patients; nonetheless, BPs have been linked to atypical femoral fracture (AFF). Teriparatide (TPTD) is a parathyroid hormone analogue and anabolic drug that may accelerate fracture repair. TPTD has been considered as a possible treatment for AFF, particularly those caused by BP use. We evaluate the effect of TPTD on AFF in this systematic review and meta-analysis. MATERIALS AND METHODS: A thorough search of: Web of Science, Scopus, PubMed, and Cochrane was conducted on August 2, 2023. Trials evaluating the effect of TPTD on the incidence of: complete bone healing, non-union, early and delayed bone union, progression of incomplete AFF to complete AFF, and time to bone union were included. Using Review Manager (RevMan) version 5.4, the risk ratio (RR) and mean difference (MD) with the corresponding 95% confidence interval (CI) were estimated for dichotomous and continuous outcomes, respectively. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of studies. RESULTS: Eight studies met the eligibility criteria and were included in our analysis. TPTD significantly increased the incidence of early bone union (RR = 1.45, 95% CI [1.13, 1.87], P = 0.004) and time to bone union (MD = -1.56, 95% CI [-2.86, -0.26], P = 0.02) compared to the control group. No significant differences were observed in terms of complete bone healing (RR = 1.09, 95% CI [0.99, 1.13], P = 0.12), non-union (RR = 0.48, 95% CI [0.22, 1.04], P = 0.06), and progression of incomplete AFF to complete AFF (RR = 0.27, 95% CI [0.04, 1.97], P = 0.19). CONCLUSIONS: TPTD is an effective therapy for enhancing and hastening healing following AFF, particularly in postoperative settings. Future large randomized clinical trials are needed to confirm or dispute the results.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,033
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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