The American Society for Bone and Mineral Research Task Force on clinical algorithms for fracture risk report
Notice bibliographique
Résumé
Using race and ethnicity in clinical algorithms potentially contributes to health inequities. The American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR) Professional Practice Committee convened the ASBMR Task Force on Clinical Algorithms for Fracture Risk to determine the impact of race and ethnicity adjustment in the US Fracture Risk Assessment Tool (US-FRAX). The Task Force engaged the University of Minnesota Evidence-based Practice Core to conduct a systematic review investigating the performance of US-FRAX for predicting incident fractures over 10 years in Asian, Black, Hispanic, and White individuals. Six studies from the Women's Health Initiative (WHI) and Study of Osteoporotic Fractures (SOF) were eligible; cohorts only included women and were predominantly White (WHI > 80% and SOF > 99%), data were not consistently stratified by race and ethnicity, and when stratified there were far fewer fractures in Black and Hispanic women vs White women rendering area under the curve (AUC) estimates less stable. In the younger WHI cohort (n = 64 739), US-FRAX without bone mineral density (BMD) had limited discrimination for major osteoporotic fracture (MOF) (AUC 0.53 (Black), 0.57 (Hispanic), and 0.57 (White)); somewhat better discrimination for hip fracture in White women only (AUC 0.54 (Black), 0.53 (Hispanic), and 0.66 (White)). In a subset of the older WHI cohort (n = 23 918), US-FRAX without BMD overestimated MOF. The Task Force concluded that there is little justification for estimating fracture risk while incorporating race and ethnicity adjustments and recommends that fracture prediction models not include race or ethnicity adjustment but instead be population-based and reflective of US demographics, and inclusive of key clinical, behavioral, and social determinants (where applicable). Research cohorts should be representative vis-à-vis race, ethnicity, gender, and age. There should be standardized collection of race and ethnicity; collection of social determinants of health to investigate impact on fracture risk; and measurement of fracture rates and BMD in cohorts inclusive of those historically underrepresented in osteoporosis research.
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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 | 0,136 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,016 |
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 ».