Efficacy and Safety of Romosozumab as a Medication for Osteoporosis in Postmenopausal Women: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Osteoporosis is a systemic skeletal condition in which bone mineral density is markedly decreased. Romosozumab, a monoclonal antibody, has been approved for osteoporosis use in Canada since 2019. Further assessment of which patient population(s) and when to use romosozumab for greatest effect is needed. Methods: A literature search was conducted on the PubMed database, looking at any randomized controlled trial and clinical trial with the keyword “romosozumab” published between 2015 and 2025. Results: Four studies met the criteria for inclusion. All studies demonstrated significant improvements in bone mineral density (BMD) at the lumbar spine, femoral neck, and hip. Greatest BMD gains were observed at the lumbar spine uniformly throughout the studies. Most commonly observed adverse effects in romosozumab patients include mild injection site reactions and arthralgia. Incidence of serious events related to romosozumab use was noted in one study. Conclusion: Romosozumab was seen to significantly improve BMD and have a favorable safety profile in most patients, however limited insight into which patient population would benefit most from treatment. Currently, not enough evidence in literature to suggest romosozumab as first line treatment.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».