External validation of a novel HR-pQCT fracture risk assessment tool (<b>μ</b>FRAC) in a female cohort: Sahlgrenska University Hospital Prospective Evaluation of Risk of Bone Fractures (SUPERB) study
Notice bibliographique
Résumé
The Microarchitecture Fracture Risk Assessment Calculator ([Formula: see text]FRAC) was developed to predict osteoporotic fracture risk using direct measures of bone microarchitecture. However, its performance has not yet been externally validated in women. This study aims to evaluate the performance of the [Formula: see text]FRAC model in predicting osteoporotic fracture risk in a cohort of older women. The performance of [Formula: see text]FRAC was assessed in a population of 2307 postmenopausal women aged 75-80 yr in Gothenburg, Sweden. All participants underwent HR-pQCT scanning of the distal radius and distal tibia (82 [Formula: see text]m). Incident fracture information was collected from regional X-ray archives up until March 2023. The [Formula: see text]FRAC 5- and 10-yr risk of major osteoporotic fracture (MOF) and any osteoporotic fracture were calculated for all participants. The model discrimination was assessed using receiver operator characteristic (ROCs) curves and area under the curve (AUCs). FRAX and femoral neck areal bone mineral density (FN aBMD) were used as reference models for comparison. During the follow-up period (mean 6.82 [Formula: see text] 2.48 yr), 584 participants (25.3%) sustained an MOF. The AUCs for MOF models for 5- and 10-yr predictions were similar for [Formula: see text]FRAC (AUC = 0.601-0.634) compared with reference models of FRAX (AUC = 0.615-0.618) and FN aBMD (AUC = 0.596). Overall, [Formula: see text]FRAC showed good generalizability (regression slope 0.82-1.00) to the external cohort. Fracture risk prediction by [Formula: see text]FRAC was demonstrated to perform consistently with FRAX and FN aBMD in this external cohort of elderly females, suggesting it is a viable alternative fracture risk prediction tool. A benefit of [Formula: see text]FRAC is that it is based on bone microarchitecture rather than binary clinical risk factors, so it has potential to be sensitive to changes in bone fragility as a function of age-related deterioration or anti-osteoporosis treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».