Épidémiologie des fractures en insuffisance rénale chronique : analyse de la cohorte CARTaGENE
Bibliographic record
Abstract
L’insuffisance rénale chronique (IRC) cause des anomalies biochimiques, osseuses et vasculaires. L’association entre IRC et fractures reste controversée, alors que les travaux antérieurs ont été restreints à l’étude de certains sites fracturaires et aux patients âgés. En outre, la performance de modalités d’imagerie ou scores de prédiction pour prédire les fractures en IRC fut peu étudiée. Les objectifs de ce mémoire sont donc d’évaluer l’impact de l’IRC légère à modérée sur : 1) la prévalence du statut fracturaire ; 2) l’incidence des fractures selon l’âge et le sexe; 3) la prédiction des fractures par l’échographie calcanéale (QUS); et 4) la performance de scores de prédiction clinique (FRAX, Garvan, QFracture). Nous avons analysé la cohorte CARTaGENE, incluant 19 990 Québécois âgés entre 40 et 69 ans. La fonction rénale fut estimée au recrutement. Les fractures furent identifiées de façon prévalente (autorapportées par questionnaire) et incidente (données médico-administratives). Nous n’avons pas observé d’association entre l’IRC et la prévalence du statut fracturaire après ajustement. Nous avons toutefois observé que l’IRC légère à modérée est associée à une augmentation de l’incidence des fractures à tous sites durant un suivi médian de 70 mois, particulièrement chez les jeunes et les hommes. Nous avons constaté que le QUS discrimine les fractures similairement en IRC et non-IRC, mais les sous-estime en IRC stade 3. Enfin, nous avons observé que la discrimination et la calibration des fractures par FRAX et QFracture étaient similaires en non-IRC et IRC, mais que le score Garvan menait à une discrimination plus faible et une sous-estimation en IRC stade 3. Ces travaux suggèrent un impact de l’IRC sur l’incidence fracturaire et la performance des outils prédictifs. Ils sensibilisent donc les cliniciens à l’impact fracturaire précoce de l’IRC et aux limites de certains outils prédictifs dans cette population.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".