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Enregistrement W4403589068 · doi:10.1007/s00198-024-07264-5

Clinical and demographic factors determining patient fracture risk decision point (FRDP): The improving risk communication in osteoporosis (RICO) project

2024· article· en· W4403589068 sur OpenAlexaff
Mitali Sharma, Charlotte Beaudart, Patricia Clark, Saeko Fujiwara, Jonathan D. Adachi, Alexandra Papaioannou, Osvaldo Daniel Messina, Suzanne N. Morin, Lynn Kohlmeier, Xavier Nogués, Carolyn Leckie, Nicholas C. Harvey, John A Kanis, Jean‐Yves Reginster, Mickaël Hiligsmann, Stuart L. Silverman

Notice bibliographique

RevueOsteoporosis International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCedars-Sinai Medical CenterUCB USAmgen
Mots-clésMedicineOsteoporosisRheumatologyOsteoporotic fractureOrthopedic surgeryRisk assessmentInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicineSurgeryBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to understand how osteoporosis medication acceptance varies across countries with differing guidance on treatment threshold and influence of clinical and demographic factors. A total of 79.2% accepted treatment at a fracture probability at or below the treatment threshold. Fracture history and age did not strongly impact acceptance, suggesting a need for improved fracture risk communication. PURPOSE: This part of the Improving Risk Communication in Osteoporosis (RICO) study aims to understand patients' willingness to initiate osteoporosis treatment given a hypothetical fracture probability-derived from the FRAX® Risk Assessment Tool-and how age, fracture history, and numeric literacy may influence this. METHODS: In 2022-2023, 332 postmenopausal women at risk of fracture were interviewed from nine countries to determine participants' Fracture Risk Decision Point (FRDP), the lowest probability of major osteoporotic fracture at which they would accept an osteoporosis medication. Participants' FRDP was evaluated given eight hypothetical 10-year FRAX scores. RESULTS: In countries with FRAX-based treatment thresholds, over half of the participants per country reported an FRDP that was below the threshold. Collectively, 79.2% demonstrated FRDPs at or below their respective threshold. Age and fracture history did not have a strong influence on FRDP; however, those who demonstrated higher levels of numeric literacy reported a significantly higher median FRDP (10%) compared to those who showed lower levels (5%, p < 0.001). CONCLUSIONS: Most patients were willing to accept an osteoporosis medication prescription at a hypothetical FRAX probability that was even lower than that of their nationally recommended treatment threshold. Literacy scores had a significant influence on FRDP whereas age and fracture history did not.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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