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Enregistrement W4412943627 · doi:10.1093/jbmrpl/ziaf117

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

2025· article· en· W4412943627 sur OpenAlexafffund
Annabel R Bugbird, Raju Jaiswal, Danielle E. Whittier, Steven K. Boyd, Mattias Lorentzon

Notice bibliographique

RevueJBMR Plus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetCanadian Institutes of Health ResearchIngaBritt och Arne Lundbergs Forskningsstiftelse
Mots-clésMedicineProspective cohort studyUniversity hospitalRisk assessmentCohortOsteoporotic fractureCohort studyOsteoporosisInternal medicineComputer scienceBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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