Validation of the FRAX® algorithm with adjustments for women living with diabetes from a Brazilian cohort study
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, an increased risk of fractures in people living with diabetes has been described. This risk appears to be independent of bone mineral density. Therefore, screening instruments for fracture risk have been proposed in this population. The FRAX® algorithm is one of them. However, the FRAX® algorithm originally described does not consider non-insulin dependent diabetic status as a risk predictor. Some studies suggest that minor modifications to this instrument can improve its performance. These modifications appear to work well in other countries, such as Canada. However, we do not know whether these adjustments work in the Brazilian population. The objective of our study was to evaluate the calibration and accuracy of the FRAX® algorithm with and without adjustments for women living with diabetes. Methods: To this end, a cohort study was carried out that included women receiving primary care in the city of Santa Maria, RS. The risk for major and hip fractures was calculated using the FRAX® tool based on diagnoses confirmed by imaging tests and medical reports.The FRAX® risk was calculated: 1) Without adjustments (unadjusted FRAX®); 2) Increasing the entered age by ten years in individuals with diabetes (FRAX® 10 years); 3) Inserting the diagnosis of diabetes as rheumatoid arthritis (FRAX® AR). Of the 1,301 women eligible to participate in the study, 1,057 were enrolled, and 854 completed the 5-year follow-up. There were no differences between the area under the ROC curve of the unadjusted calculated FRAX® score and the FRAX® 10-year or FRAX® AR for major and hip fractures. The accuracy for major fracture was 0.948 (unadjusted FRAX®), 0.947 (FRAX® 10 years) and 0.946 (FRAX® AR). Furthermore, for hip fractures, the accuracies were 0.989 (unadjusted FRAX®), 0.988 (FRAX® 10 years) and 0.988 (FRAX® AR). On the other hand, both the FRAX® 10 years and the FRAX® AR were better calibrated, presenting a lower Chi- square. The calibration for major and hip fractures was, respectively, 15.4 (FRAX® unadjusted), 14.4 (FRAX® 10 years) and 14.4 (FRAX® AR), and 0.87 (unadjusted FRAX®), 0.32 (FRAX® 10 years) and 0.69 (FRAX® AR). In conclusion, the FRAX algorithm showed good accuracy in women living with diabetes followed in primary care. The FRAX® 10-year and FRAX® AR settings were better calibrated in this population. These data suggest that using the FRAX® tool with adjustments could help identify the risk of fractures in WLDM in primary care in Brazil.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».