Estimating the incidence of vertebral deformities in Canadian men and women
Notice bibliographique
Résumé
Background. Vertebral deformities are important sequelae of osteoporosis, but for feasibility and technical reasons their epidemiology has yet to be thoroughly described in Canada, especially in men. Objective. To estimate the incidence of osteoporotic vertebral deformities, from data collected by the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos), a large cohort study of randomly selected Canadians radiographed at a five year interval. Methods. Sex- and age-specific incidence was estimated in men and women aged 55 years and older. Bayesian methods were employed, including adjustment for nonresponse and attrition biases using multiple imputation. Different assumptions for the missing data mechanism were used in a sensitivity analysis. Results. Weighted to the Canadian population, men aged 55+ have a crude incidence estimate of 17.7/1000 person-years (PY) (95% CrI: 13.5 - 22.1), whereas the corresponding estimate in women is 14.6/1000 PY (95% CrI: 12.2 - 17.1). Adjustment for bias due to attrition has only a slight effect on the estimates in women across all age groups and in men aged 65+ years, under the assumption that the missing data mechanism is ignorable. The rate estimates that are adjusted for both nonresponse and attrition biases variably diverge from the crude estimates both in magnitude and direction, depending on the assumptions made about the missing data mechanism. Conclusions. A reasonable assumption for modeling the missing data mechanism is that the sex- and age-specific biases are at least as large, and in the same direction, as the differences between the respondent rates and the imputed rates for groups with missing deformity data. Therefore, in Canadians aged 55+ years, vertebral deformity rates that are adjusted for nonresponse and attrition biases are estimated as 14.4/1000 PY (95% CrI: 11.8 - 17.4) in women, and 23.8/1000 PY (95% CrI: 19.6 - 29.0) in men.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».