Fracture risk scores using output from an opportunistic screen of low bone density from conventional X-ray
Notice bibliographique
Résumé
Fracture risk is commonly assessed by FRAX, a tool that estimates 10-yr risk for major osteoporotic fracture (MOF) and hip fracture. FRAX scores are often refined by including FN BMD measured by DXA as an input. Rho, a novel AI-powered software, estimates FN BMD T-Scores from conventional X-rays, even when FN is not in the image. Whether a FRAX score using this estimate (FRAX-Rho) can improve a FRAX score without a T-Score input (FRAX-NoT) has not been studied. We conducted a retrospective analysis of Canadian Multicentre Osteoporosis Study participants who had X-rays of the lumbar and/or thoracic spine, FRAX risk factors, and DXA T-Scores acquired at the same time point, and follow-up fracture outcomes over 9 yr. In 1361 participants with lumbar X-rays, FRAX-Rho and FRAX with DXA FN T-Scores (FRAX-DXA) had very good agreement in categorizing participants by MOF risk (Cohen's weighted kappa κ = 0.80 [0.77-0.82]), which tended to be better than that between FRAX-NoT and FRAX-DXA (0.76 [0.73-0.79]). Agreement in categorizing participants by hip fracture risk was significantly greater between FRAX-Rho and FRAX-DXA (0.67 [0.63-0.71]) than FRAX-NoT and FRAX-DXA (0.52 [0.48-0.56]). In predicting true incident MOF, FRAX-Rho and FRAX-DXA did not differ in their discriminative power (c-index) (0.76 and 0.77; p = .36); both were significantly greater than that of FRAX-NoT (0.73; p < .004). The accuracy of FRAX-Rho for predicting MOF (Brier Score) was better than FRAX-NoT (p < .05) but not as good as FRAX-DXA. Similar results were observed in participants with thoracic X-rays. In conclusion, FN T-Scores estimated by Rho from lumbar and thoracic X-rays add value to FRAX-NoT estimates and may be useful for risk assessment when DXA is not available.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».