Notice bibliographique
Résumé
Abone mineral density test using dual-energy x-rayabsorptiometry (DXA) evaluates the quantity of bonemineral and is used to make a diagnosis of reduced bone mass or osteoporosis and to provide information that contributes to an assessment of fracture risk. Together with other risk factors for fracture, information gained from a bone mineral density test can guide clinicians and patients in understanding the risk of an osteoporosis-related fracture; it can also inform decisions aimed at mitigating these risks (e.g., initiation of bisphosphonates treatment).1,2 Clinical practice guidelines in Canada currently recommend bone mineral density testing in at-risk populations, namely all men and women aged 65 years or more and those who have had a fragility fracture after age 40 years.2,3 The recommended management model is based on assessment of fracture risk, which is derived in part from measured bone mineral density and appears on bone mineral density reports for most patients over age 50. For patients assessed as high risk, guidelines indi-cate that there is good evidence to support pharmacotherapy; for those assessed as low risk, guidelines state that patients are unlikely to benefit from pharmacotherapy and should be reassessed in 5 years.3 Thus, bone mineral density testing, as well as knowledge of clinical risk factors that can modify the assessment of fracture risk, are important components of pre-vention efforts to reduce (secondary) fracture risk.1,3 In the province of Ontario, Canada, a sharp increase in the rate of bone mineral density testing among women aged 40– 44 years, for whom fracture risk is typically low, was observed Impact of a change in physician reimbursement on bone mineral density testing in Ontario, Canada: a population-based study
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,717 | 0,394 |
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 ».