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Enregistrement W7117883595 · doi:10.1093/jbmr/zjaf187

External validation of a novel HR-pQCT based fracture risk assessment tool (μFRAC) in a male cohort: the osteoporotic fractures in men (MrOS) study

2025· article· en· W7117883595 sur OpenAlexaff
Annabel R Bugbird, Andrew J. Burghardt, Lisa Langsetmo, Kristine E. Ensrud, MARY BOUXSEIN, Douglas P Kiel, Steven K Boyd, Danielle E. Whittier

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health Institute
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésGeneralizability theoryOsteoporotic fractureRisk assessmentCohortRisk management toolsCohort studyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fracture risk estimates can be used clinically to inform treatment decision-making in osteoporosis. Current fracture risk assessment tools have a low sensitivity in predicting fractures in males. This study aims to evaluate and validate the performance of a new fracture prediction tool-the Microarchitecture Fracture Risk Assessment Calculator ($\mu $FRAC)-in a multicentre cohort (MrOS) of older community-dwelling men. The performance of $\mu $FRAC was assessed in a population of 1586 men aged $\geq 77$ years in the United States. All participants underwent HR-pQCT scanning (61 $\mu $m) of the distal radius and distal tibia. Incident fracture information was collected every 4 months from the study visit. The $\mu $FRAC 5-year and 10-year risk of major osteoporotic fracture and any osteoporotic fracture were calculated for all participants. The model calibration was assessed by fitting fine-gray competing risk regression models. The model discrimination was assessed using receiver operator characteristic curves and area under the curve (AUCs). Over the 10-year follow-up period, 129 men experienced an incident major osteoporotic fracture. The $\mu $FRAC models showed good generalizability of the 5-year risk estimates (regression slope 0.8-1.1) to MrOS cohort. The $\mu $FRAC models displayed an improved model performance (AUC = 0.685-0.703) relative to reference models of FRAX (AUC = 0.641) and FN aBMD alone (AUC = 0.636) for the 5-year major osteoporotic fracture (MOF) risk estimates. A sub-analysis on individuals classified as moderate risk by FRAX (10%-20% MOF risk) found that $\mu $FRAC aided in stratifying risk, particularly for the 5-year risk estimates ($\mu $FRAC AUC = 0.691-0.706). The $\mu $FRAC models demonstrated strong performance and generalizability to an external cohort of older men. This validation of $\mu $FRAC suggests its potential use as an alternate assessment tool for osteoporotic fracture risk and may have value in targeting moderate-risk subgroups to aid treatment decisions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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