A novel oral hPTH(1-34) unveils the promise of modeling-based anabolism with no increase in bone remodeling
Notice bibliographique
Résumé
Bone turnover markers (BTMs) have emerged as promising tools in the management of osteoporosis as they provide dynamic information regarding skeletal status that is independent from, and often complementary to, BMD measurements. Despite remaining issues with reference intervals and assays harmonization, BTMs have been useful in elucidating the pharmacodynamics and effectiveness of osteoporosis medications in clinical trials.1 Serum procollagen type I N-propeptide (sPINP) and serum C-telopeptide cross-linked type I collagen (sCTX) have been identified as the most promising markers of bone formation and resorption, respectively, in osteoporosis. Among individuals not receiving osteoporosis treatment, resorption and formation rates are tightly linked and positively highly correlated (r = 0.6-0.8).1 Early changes (3 mo) in sPINP correlate with the percentage change in LS BMD after 18 mo of treatment with both abaloparatide and teriparatide, although the correlation with abaloparatide was greater.2 Although absolute levels of sPINP and sCTX were lower with abaloparatide than teriparatide, suggesting a lower turnover, the balance (uncoupling index) between the formation and resorption marker was similar.2
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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 ».