Letter to the Editor From Fitzpatrick et al: “Zoledronate After Denosumab Discontinuation: Is Repeated Administrations More Effective Than A Single Infusion?”
Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor, We read with interest the study by Grassi et al (1), which is the first to examine the application of European Calcified Tissue Society (ECTS) recommended bone turnover marker (BTM) cutoffs in guiding zoledronic acid therapy post denosumab cessation (2). The findings are very important as 75% of patients who stopped denosumab required a second infusion of zoledronic acid 6 months after the first (using a CTX cutoff >0.280 ng/L). Furthermore, despite 2 infusions there was significant loss of bone mineral density (BMD) at the lumbar spine (mean 5.4%) with 9.6% developing new fractures. This fracture incidence is concerning and more than anticipated. Notably, 2 patients with vertebral fractures had lumbar spine T scores of less than −3.0. All had prior vertebral fractures, but their recency was not documented. Additionally, one patient with an incident hip fracture with a T score of −4.1 at the neck of the femur was already at high risk of fracture. These 3 patients typically would not be advised to stop denosumab, and the decision to transition was driven by patient choice. It is concerning that one patient with a new vertebral fracture had a spine T score of −1.3, though their initial and follow-up CTX were respectively very high (1136 ng/mL) and high (413 ng/mL) with a large associated decline in spine BMD (10.0%). This supports the limited existing research (3, 4) highlighting the importance of BTMs during the “rebound period” in predicting BMD loss at the lumbar spine.
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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 | 0,004 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| 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 ».