Notice bibliographique
Résumé
A 68-year-old postmenopausal woman presents in her family physician’s office to discuss the results of her recent bone mineral density test. She has a T-score of –2.2 at the femoral neck and 1.9 at the lumbar spine. She has no history of fracture and is otherwise healthy. She won-ders if her low bone density requires treatment. What is the 10-year risk of fracture? There are two models available in Canada to assess risk of fracture: the Fracture Risk Assess-ment Tool (FRAX; available at www.shef.ac.uk /FRAX) and the Canadian Association of Radi-ologists and Osteoporosis Canada tool (available at www.osteoporosis.ca).1 Recent guidelines issued by Osteoporosis Canada state that the choice of tool is a matter of personal preference and convenience.1 The World Health Organization (WHO) launched the FRAX tool in 2008 (Table 1).2 It calculates 10-year probabilities of fracture using multiple global observational databases that inte-grate clinical risk factors and bone mineral den-sity at the femoral neck. Both the risk of hip fracture and the risk of major osteoporotic frac-ture are calculated. A FRAX tool calibrated to Canadian rates of hip fracture has been available since July 2010.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,315 | 0,074 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».