Role of Current Proposed Algorithm to Guide Osteoporosis Treatment in CKD: A Bone Biopsy Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, algorithms have been proposed to guide osteoporosis treatment in chronic kidney disease population. As suggested by Kharaillah et al, evaluation of bone turnover level by bone specific phosphatase alkaline (bALP) will determine the use of anabolic or antiresorptive therapy with or without prior bone biopsy. The aim of this study is to use a cohort of CKD patients who had a bone biopsy to evaluate accuracy of this algorithm in a real-world setting. Methods: Single-center retrospective cross-sectional study at CHU de Québec, Canada from 2017 to 2021. CKD 4-5 patients with bone fragility and suspicion of low bone turnover or mineralization defects who had a bone biopsy were included. Results of bone biopsy were categorized based on the TMV classification. We compared the performance of the algorithm to identify potential contraindications to antiresorptive or anabolic therapy vs bone biopsy results. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to explore the predictive ability of bALP and tALP regarding low bone turnover and potential contraindication to antiresorptive therapy in our cohort. Results: Twenty-six patients included (mean age 67,7 years, 11 men, 14 HD and 1 PD, 11 diabetic patients). Eleven patients had low, 8 normal and 7 high bone turnover on biopsy. According to the algorithm, no patient would have received anabolic treatment, bone biopsy would have been proposed to 10 patients and 16 would have received antiresorptive therapy. Based on the biopsy results, 8 out of these 16 patients had potential contraindications: 4 with low bone turnover and 4 with presence of mineralization defects. ROC curve for bPAL to predict low bone turnover was 0,749 (similar to tPAL). However, the AUC for bPAL to predict the presence of potential contraindication to antiresorptive was lower at 0,6667 (0,6095 for tPAL). Conclusions: Algorithm using bone turnover markers can guide clinicians in approaching these patients. However, bone biopsy is still needed in many patients to better tailor anti fracture therapy until more accurate non-invasive markers are available. Funding: Private Foundation Support, Government Support - Non-U.S.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».