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Enregistrement W7133027375

Trends in the use of raloxifene for osteoporosis, 1999 - 2022

2024· dissertation· W7133027375 sur OpenAlexaffabout
Freddy Fares Shogry

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaloxifeneFormularyOsteoporosisIncidence (geometry)EpidemiologyDrugSelective estrogen receptor modulator
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raloxifene is a second-line therapy for postmenopausal osteoporosis, added to the Ontario Drug Benefit formulary under exceptional access in 1999/05. Coverage broadened in 2000/11, yet became more restrictive in 2003/04, and Health Canada issued safety warnings about fatal stroke in 2006/05. We aimed to describe older Ontario females initiating (incident) and taking (prevalent) raloxifene over time, 1999/05 – 2022/12. We identified 21,896 patients (mean age=74.2 years, SD=6.2; 5% fracture history, 57% bisphosphonate use). Raloxifene incidence initially increased, reaching a peak of 3,824 in 2001, followed by a gradual decline to 114 patients on average since 2015. In contrast, raloxifene prevalence remained over 5,000 annually between 2003 and 2011, with a gradual drop from 4,670 in 2012 to 959 in 2022. Patient characteristics were similar over time. Real-world evidence is needed to inform clinical decision making so raloxifene is considered among select patients where benefits in fracture reduction outweigh harms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,343 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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