Pharmacological prevention of bone loss and fractures following solid organ transplantations: Protocol for a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Solid organ transplant (SOT) recipients can experience bone loss caused by underlying conditions and the use of immunosuppressants. As a result, SOT recipients are at risk for decreased bone mineral density (BMD) and increased fracture incidences. We propose a network meta-analysis (NMA) that incorporates all available randomized control trial (RCT) data to provide the most comprehensive ranking of anti-osteoporotic interventions according to their ability to decrease fracture incidences and increase BMD in SOT recipients. METHODS: We will search MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CINAHL, CENTRAL and CNKI for relevant RCTs that enrolled adult SOT recipients, assessed anti-osteoporotic therapies, and reported relevant outcomes. Title and full-text screening as well as data extraction will be performed in-duplicate. We will report changes in BMD as weighted or standardized mean differences, and fracture incidences as risk ratios. SUCRA scores will be used to provide rankings of interventions, and quality of evidence will be examined using RoB2 and CINeMA. DISCUSSIONS: To our knowledge, this systematic review and NMA will be the most comprehensive quantitative analysis regarding the management of bone loss and fractures in SOT recipients. Our analysis should be able to provide physicians and patients with an up-to-date recommendation for pharmacotherapies in reducing incidences of bone loss and fractures associated with SOT. The findings of the NMA will be disseminated in a peer-reviewed journal.
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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 | 0,061 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,004 |
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 ».