Advancements in Osteoporosis Diagnosis, Treatment and Fracture Management
Notice bibliographique
Résumé
Fractures are a frequent complication of osteoporosis, often leading to chronic pain, reduced mobility and a lower quality of life. Early detection of osteoporosis is vital, with diagnostic tools such as dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA) and the Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) providing accurate assessments of bone health and fracture risk. Treatment options continue to evolve, targeting various facets of bone metabolism. Anabolic therapies, such as parathyroid hormone analogs, promote new bone formation, while antiresorptive treatments, including bisphosphonates and monoclonal antibodies, help prevent further bone loss. Emerging combination therapies, such as romosozumab combined with denosumab, show enhanced efficacy in reducing fracture risk. For patients with vertebral fractures, minimally invasive procedures such as vertebroplasty and kyphoplasty can provide pain relief and restore spinal stability. Additionally, specific surgical techniques address special cases, such as sacral fatigue fractures and spinopelvic dissociation. For example, sacroplasty is effective for stabilizing sacral fractures, while spinopelvic triangular stabilization can restore function in complex spinopelvic injuries. Through a comprehensive approach that integrates prevention, advanced diagnostics, personalized treatments and precise surgical interventions, osteoporosis management can significantly improve patient outcomes and quality of life. PEER REVIEWED ARTICLE **Peer reviewers:** Prof. Dr Pedro L. Berjano, MD, PhD, Division of Spine Surgery (GSpine4), IRCCS Ospedale Galeazzi – Sant’Ambrogio, Milan, Italy Prof. Dr Pau Heini, Spine Surgery Department, Klinik Sonnenhof, Bern, Switzerland Prof. Dr Kan Min, Swiss Scoliosis – Centre for Spinal and Scoliosis Surgery, Hirslanden Klinik Im Park, Zurich, Switzerland Critical review by Prof. emer. Dr Max Aebi, University of Bern, Switzerland, and McGill University, Montreal, Canada Received on October 10, 2025; accepted after peer review on November 20, 2025; published on December 12, 2025.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».