Osteoporose en fractuurpreventie

Initiatief: NIV Aantal modules: 19

Identificatie van personen met een verhoogd fractuurrisico

Uitgangsvraag

Hoe identificeer je personen bij wie aanvullend onderzoek naar fractuurrisico is geïndiceerd?

Aanbeveling

Personen ≥ 50 jaar met een recente fractuur:

Spoor fractuurpatiënten ≥ 50 jaar systematisch op, zodat deze patiënten optimale aanvullende diagnostiek, leefstijl advies en, indien nodig, valpreventieve adviezen en een medicamenteuze behandeling ter preventie van fracturen krijgen.

 

Verricht zo spoedig mogelijk aanvullend onderzoek (conform modules “Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA”, “Welk laboratoriumonderzoek bij verhoogd fractuurrisico", “Inschatting valrisico en interventies”) bij vrouwen en mannen ≥50 jaar met een recente fractuur.

  • Toelichting het betreft de volgende fractuurlocaties (conform DBC-registratie): ternum/ribben, wervelkolom, clavicula, scapula, humerus, olecranon, radius / onderarm / pols, carpus, metacarpalia, bekken, acetabulum, femur proximaal / femur overig, patella, fibula, tibiaplateau, tibia (met of zonder fibula), enkel, calcaneus, talus, tarsus schacht, metatarsalia.

Verricht geen aanvullend onderzoek in geval van fracturen van aangezicht, schedel, vingers, tenen, cervicale wervelkolom, pathologische fracturen en na ernstig ongeval (zoals multitrauma, val van grote hoogte).

  • Voor specifieke patiëntengroepen weegt de toegevoegde waarde van aanvullend onderzoek mogelijk niet op tegen de belasting. Bijvoorbeeld:
    • patiënten met een levensverwachting korter dan een jaar
    • patiënten met een complexe multimorbiditeit die na goed overleg (bij voorkeur: patiënt, mantelzorger en in MDO) besluiten niet aan aanvullend onderzoek deel te nemen
    • (hoogbejaarde) patiënten die verblijven in een verpleeghuis”

Begeleid fractuurpatiënten in een gestructureerd zorgprogramma, aangestuurd door een fractuurpreventie team.

  • Het fractuurpreventie team bestaat tenminste uit:
    • een verpleegkundige en/of verpleegkundig specialist/physician assistent met aantoonbare expertise op gebied van osteoporose en fractuurpreventie;
    • een snijdend specialist (chirurg/orthopeed);
    • een beschouwend specialist (internist/geriater/reumatoloog).

Het fractuurpreventie team is verantwoordelijk voor het zorgprogramma.

 

Indien de patiënt voor verdere follow-up wordt verwezen naar de huisarts/ specialist ouderengeneeskunde, dient dit met een schriftelijke overdracht te geschieden met vermelding van:

  • de termijn van eerstvolgende controle;
  • de frequentie van controles;
  • eventuele indicatie voor overleg of terugverwijzing.

Benader patiënten, die na een fractuur ondanks een uitnodiging daarvoor geen aanvullend onderzoek gehad hebben, actief vanuit de tweede lijn.

 

Indien patiënten ondanks minimaal éénmalig herhaalde oproep geen aanvullend onderzoek hebben gehad, wordt de huisarts hiervan op de hoogte gebracht. De huisarts zal de patiënt informeren over het belang van aanvullend onderzoek en de patiënt proberen te motiveren. De huisarts kan daarvoor alsnog terugverwijzen naar de tweede lijn.

 

Personen ≥ 60 jaar met risicofactoren voor een fractuur, zonder recente fractuur en zonder gebruik van glucocorticoïden:

Gebruik de risicofactoren scorelijst voor beslissing over aanvullend onderzoek bij vragen van patiënt of arts over het fractuurrisico bij:

  • afwezigheid van een recente fractuur; en
  • zonder (voorgeschiedenis van) gebruik van glucocorticoïden; en
  • een leeftijd van 60 jaar en ouder.

Verricht bij mannen en vrouwen ≥ 60 jaar met een fractuurrisicoscore van ≥ 4 punten (zie risicofactoren scorelijst) aanvullend onderzoek conform modules:

Personen die behandeld worden met glucocorticoïden: 

Volg de aanbevelingen in de module “Medicatie voor fractuurpreventie bij glucocorticoïden”.

Overwegingen

Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
Wanneer we kijken naar de prestaties van de fractuurrisico calculators zónder BMD in de meta-analyse van Beaudoin (2019), dan is de AUC voor heupfracturen hoger voor FRAX dan voor Garvan. Er is geen duidelijk verschil tussen FRAX en QFracture (2009). De AUC voor ‘major osteoporotic fractures’ is hoger voor QFracture dan voor FRAX. Voor ‘any fractures’/ ‘osteoporotic fractures’ is er geen duidelijk verschil tussen FRAX en Garvan.

 

Een belangrijk nadeel bij het gebruik van de fractuurrisico calculators (met en zónder BMD), zoals bestudeerd in Beaudoin (2019) is dat de specifieke afkappunten (voor het absolute risico op bepaalde typen fracturen) niet vermeld worden en bij nadere bestudering in de individuele studies die onderdeel uitmaakten van de meta-analyse meestal ook niet vermeld werden. Wanneer zij wel vermeld werden, waren deze onderling verschillend (ook per calculator). In het overleg met de 1e auteur van deze meta-analyse (C. Beaudoin), werden onze bevindingen bevestigd.

 

Daarnaast varieert het aantal risicofactoren op basis waarvan het risico bepaald wordt voor de verschillende calculators en zijn de fracturen waarop de modellen als uitkomstmaat zijn gevalideerd verschillend:

  • FRAX: heup en ‘major osteoporotic fracture’ (heup, wervel, humerus, pols).
  • QFracture (2009): ‘major osteoporotic fracture’ (heup, wervel, pols).
  • Qfracture (2012) (heup, wervel, humerus, pols).
  • Garvan: ‘osteoporotic fracture’ (heup, wervel, pols, humerus, meta-carpaal, scapula, clavicula, distale femur, tibia/fibula, patella, pelvis, sternum).

Op basis van gebruiksgemak en algemene bekendheid in de literatuur van de diverse calculators, zou de toepassing van de FRAX fractuurrisico calculator de voorkeur hebben in de dagelijkse praktijk, temeer omdat het FRAX model online voor Nederland (en veel landen) beschikbaar is. Daarnaast is het aantal in te voeren risicofactoren bij FRAX ten opzichte van andere indicatoren nog relatief beperkt. Een nadeel kan zijn dat FRAX niet geïntegreerd is in EPD’s die gebruikt worden in 1e en 2e lijn.

 

Van de analyses die zijn verricht naar de AUC voor FRAX zonder BMD met alle fracturen als uitkomstmaat in Beaudoin (2019), zijn voor het beoordelen van de gebruikte FRAX-afkappunten in de individuele studies van de meta-analyse slechts 2 studies bruikbaar (van Geel, 2014; Bolland, 2011) en is de specificiteit in Bolland (2011) matig en de sensitiviteit in van Geel (2014) laag (zie bijlage).

In de studie van Bolland (2011) werd een FRAX 10-jaars risico op heupfractuur van 3% als afkapwaarde gebruikt. De vergelijking van het berekende versus het daadwerkelijke fractuurrisico resulteerde in een Sensitiviteit van 77%, Specificiteit van 39%, PPV 19% en NPV 90%. De conclusie van de auteurs was: “In summary, FRAX with BMD, FRAX without BMD, and the Garvan fracture risk calculators all had only moderate discriminative ability for hip and osteoporotic fractures”).

 

In de studie van Geel (2014) werd een FRAX 10-jaars MOF risico van 10%, 20% en 30% als afkapwaarde gebruikt (zie tabel bijlage 1). De 20% afkapwaarde voor MOF resulteerde in een Sensitiviteit van 8%, Specificiteit van 95%, PPV 15% en NPV 91%.

 

De werkgroep concludeert dat FRAX zonder BMD onvoldoende is onderzocht om te bepalen welke patiënten in aanmerking moeten komen voor aanvullend onderzoek met DXA/ VFA of laboratoriumonderzoek (Beaudoin, 2019; van Geel, 2014; Bolland, 2011)

 

Op basis van deze conclusie heeft de richtlijn werkgroep besloten om de risicofactoren scorelijst (zie aanbeveling 2), die gebaseerd is op de optelsom van risicofactoren en werd geïntroduceerd in de CBO richtlijn (2011) en NHG standaard (2012) in deze richtlijn te handhaven voor het bepalen van de indicatie voor aanvullend onderzoek bij personen met risicofactoren voor een fractuur (maar zonder recente fractuur en zonder GC gebruik).

Daarbij is op nieuw gekeken naar de risicofactoren en de weging daarvan.

 

De risicofactoren die gebruikt zijn in de 14 fractuurrisico calculators in de meta-analyse van Beaudoin (2019) (zie tabel) zijn beoordeeld en op basis daarvan is de risicofactoren scorelijst opnieuw samengesteld:

 

Risicofactoren scorelijst

Voor evaluatie van risicofactoren voor een fractuur, bij mannen en vrouwen ≥60 jaar, zonder recente fractuur en zonder gebruik van glucocorticoïden

 

BMI < 20

Leeftijd ³ 60

 

1

1

Leeftijd ³ 70

 

2

Eerdere, niet recente, fractuur na 50e levensjaar

      > 2 jaar geleden#

 

 

1

Ouder met heupfractuur

 

1

Vallen > 1x laatste jaar en/of immobiliteit

 

1

Roken en/of alcohol ≥ 3e/dag

1

Gebruik van medicatie en/of ernstige onderliggende aandoening* die onvoldoende onder controle is (in overleg met behandelend arts).

1

# voor een fractuur ≤ 2 jaar geleden: zie aanbeveling personen ≥ 50 jaar met een recent doorgemaakte fractuur
* Inflammatoire darmziekten: Ziekte van Crohn en colitis ulcerosa
Chronische malnutritie, malabsorptie, coeliakie
Reumatoide artritis
Andere chronische inflammatoire aandoeningen zoals spondylartropathie (Ziekte van Bechterew), SLE, sarcoïdose
Onbehandeld hypogonadisme bij mannen en vrouwen: bilaterale orchidectomie en ovariëctomie, anorexia nervosa, in het kader van behandeling van borstkanker en prostaatcarcinoom, hypopituïtarisme
COPD
Orgaantransplantatie
Type I Diabetes Mellitus
Type II Diabetes Mellitus met insuline behandeling
Schildklieraandoeningen: onbehandelde hyperthyreoïdie of chronisch overgesubstitueerde hypothyreoïdie
Onbehandelde primaire hyperparathyreoïdie
M. Cushing
Gebruik van Anti-epileptica

 

Bij vrouwen ≥ 60 jaar en een risicoscore van tenminste 4 punten is het 10-jaarsrisico bij benadering af te leiden uit de studie van Pluijm et al. (Pluijm, 2009) conform onderstaande gegevens afkomstig uit deze studie.

Het 10-jaars risico op een heupfractuur en het risico op een fractuur van de heup, bekken, proximale humerus en pols is af te leiden uit de tabel op basis van de combinatie van leeftijd en het aantal risicofactoren.

 

Voor het risico in de populatie kan uitgegaan worden van de kolom met 0 risicofactoren en voor een indruk van het fractuurrisico passend bij een score ≥ 4 punten op grond van de risicofactoren scorelijst in deze richtlijn kan gekeken worden naar de combinatie van leeftijd en het aantal risicofactoren.

Globaal genomen is het 10-jaar risico op een heup, bekken, proximale humerus of pols fractuur ≥ 15% bij een risicoscore ≥ 4 punten. Wanneer daarbij ook het risico op fracturen van andere locaties wordt meegewogen is het absolute risico nog hoger.

 

10-jaars risico op een heupfractuur (vrouwen) (Pluijm, 2009)

 

Aantal risicofactoren

0

1

2

3 of 4

60 tot 69 jaar

1,4%

3%

6%

NB

70 tot 79 jaar

6%

8%

15%

22%

80+ jaar

15%

22%

29%

25%

NB= niet beschikbaar vanwege te lage power

 

10-jaars risico op een heup-, bekken-, proximale humerus-, of pols fractuur (vrouwen) (Pluijm, 2009)

 

Aantal risicofactoren

0

1

2

3 of 4

60 tot 69 jaar

5%

6%

8%

NB

70 tot 79 jaar

11%

12%

20%

29%

80+ jaar

12%

24%

35%

31%

NB= niet beschikbaar vanwege te lage power

 

Samenvattend:

  • De meta-analyse van Beaudoin (2019) toont dat de AUC’s van de fractuurrisico calculators voor het voorspellen van fracturen laag zijn (van 0,60 voor FRAX zonder BMD tot 0,69 voor ORAI en SCORE).
  • Qua gebruiksgemak en bekendheid zou de FRAX-calculator de voorkeur voor toepassing in de dagelijkse praktijk hebben. Voor case-finding van personen (zonder recente fractuur en GC gebruik) die in aanmerking zouden komen voor aanvullende diagnostiek vanwege een hoog fractuurrisico is FRAX echter niet geschikt vanwege het feit dat hiervoor slechts 2 studies beschikbaar zijn, dat deze studies alleen uitgevoerd zijn met data van postmenopauzale vrouwen en de sensitiviteit en specificiteit laag is.
  • Op basis van literatuuronderzoek kan geen op bewijs gestoelde aanbeveling gegeven worden dat met behulp van een van de fractuurrisico calculators een selectie gemaakt kan worden welke personen met risicofactoren voor een fractuur (zonder recente fractuur en zonder GC gebruik) in aanmerking moeten komen voor aanvullend onderzoek (modules “Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA”, “Aanvullend laboratoriumonderzoek” en “Aanvullend onderzoek-Valrisicoschatting”).
  • Op basis van de eerste 3 conclusies heeft de richtlijn werkgroep besloten om de risicofactoren scorelijst (zie aanbeveling 2), die gebaseerd is op de optelsom van risicofactoren en werd geïntroduceerd in de CBO richtlijn (2011) en NHG standaard (2012) in deze richtlijn te handhaven voor het bepalen van de indicatie voor aanvullend onderzoek bij personen met risicofactoren voor een fractuur (maar zonder recente fractuur en zonder GC gebruik).
    De risicofactoren scorelijst is gebaseerd op risicofactoren waarvan op basis van literatuuronderzoek is gebleken dat het onafhankelijke risicofactoren zijn voor het optreden van fracturen en het fractuurrisico per factor globaal genomen verdubbeld is (relatief risico ± 2).
  • In deze richtlijn wordt uitgegaan van de risicofactoren opgenomen in de CBO-richtlijn 2011 en NHG standaard 2012 en de risicofactoren die verwerkt gebruikt zijn in de diverse fractuurrisico calculators zoals beschreven in het artikel van Beaudoin (2019) (bijlage 2).
  • Uit Nederlands onderzoek gebaseerd op gegevens van de Rotterdam studie en de Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA) kan worden afgeleid dat het absolute 10-jaars risico op een heupfractuur ≥ 15% is en het 10-jaars risico op een fractuur van heup, bekken, proximale humerus, en pols ≥ 20%, bij personen ≥ 60 jaar en een risicoscore ≥ 4 punten (Pluijm, 2009).

 

Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)
Voor patiënten (en eventueel hun verzorgers) is het relevant dat zij zelf een inschatting kunnen maken van het fractuurrisico om te beoordelen of dit verhoogd is en of aanvullend onderzoek met bijvoorbeeld een DXA/VFA meting aangewezen zou zijn.

 

Het daarvoor te gebruiken instrument dient bij voorkeur eenvoudig in het gebruik en makkelijk toegankelijk te zijn.

 

De in deze richtlijn voorgestelde Risicofactoren scorelijst maakt op een schematische wijze duidelijk welke risicofactoren van belang zijn en hoe de individuele factoren opgeteld kunnen worden tot een totaal aantal punten, en of aanvullend onderzoek aanbevolen wordt (≥ 4 punten) of niet.

 

Neem de scorelijst met de patiënt door en geef uitleg bij de verschillende factoren die specifiek van belang zijn. Bedenk dat de term ”fractuurrisico” voor de meeste patiënten geen gangbaar begrip is en dat ook percentages daar weinig aan toevoegen.

 

Fractuurpreventie zal voor iemand met een recente eenvoudige breuk weinig urgentie oproepen zonder nadere uitleg over het verhoogde risico’s op een nieuwe fractuur en in het bijzonder op ernstige fracturen zoals heup en wervelfracturen.

 

De toegankelijkheid kan worden vergroot door beschikbaarheid van de Risicofactoren scorelijst op openbare websites zoals van de Osteoporose Vereniging.

 

Kosten (middelenbeslag)
Het inventariseren van het fractuurrisico op basis de Risicofactoren scorelijst kost in het algemeen weinig tijd voor zowel zorgverlener als patiënt en zal derhalve geen directe extra kosten met zich meebrengen. Het juist selecteren van personen die in aanmerking komen voor aanvullend onderzoek, in dit geval personen met een verhoogd fractuurrisico, zal bijdragen aan een doelmatige inzet van diagnostische middelen en medicatie.

 

Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Samen met partijen in de zorg heeft het Zorginstituut recentelijk vastgesteld dat verbeteringen nodig en mogelijk zijn bij de diagnostiek van patiënten met een verhoogd fractuurrisico.

 

Een van de belangrijkste bevindingen van dit rapport was, dat aanvullend onderzoek niet (tijdig) wordt verricht bij patiënten ≥ 50 jaar met een recente fractuur. In 2016 bleek slechts 26% van de patiënten ≥ 50 jaar met een recente fractuur een DXA meting gehad te hebben. Ook patiënten met een aandoening die osteoporose kan veroorzaken of de kans op botbreuken verhoogt, krijgen waarschijnlijk niet vaak een botdichtheidsmeting. Dat geldt ook voor patiënten die chronisch glucocorticoïden gebruiken.

 

Deze onderdiagnostiek leidt tot onderbehandeling en daarmee tot nieuwe botbreuken, die deels voorkomen hadden kunnen worden als patiënten wel behandeld waren. Het feit dat bij veel patiënten geen diagnostiek plaatsvindt, heeft verschillende oorzaken. Die liggen enerzijds bij zorgverleners en anderzijds bij patiënten.

 

Aan de kant van de zorgverleners gaat het dan om administratieve fouten, het feit dat verschillende zorgverleners bij osteoporosezorg betrokken zijn maar geen van hen primair verantwoordelijk is voor het uitvoeren van botdichtheidsmetingen, het ontbreken van kennis, onvoldoende bewustzijn van het belang bij ziekenhuisbestuurders en om de bekostiging van het diagnostisch proces. De informatievoorziening aan patiënten laat vaak te wensen over en praktische factoren zoals het eigen risico en afhankelijkheid van mantelzorgers kunnen ook een rol spelen.

 

Voor adequate implementatie van het tijdig verrichten van diagnostiek bij patiënten met een recente fractuur is het van groot belang dat ziekenhuizen een gestructureerd zorgprogramma aanbieden, aangestuurd door een fractuurpreventie team, waarbij deze patiënten op systematische wijze worden opgespoord, zodat al deze patiënten optimale diagnostiek, leefstijl en, indien nodig, valpreventieve adviezen en een medicamenteuze behandeling ontvangen. Het fractuurpreventie team dient derhalve tenminste te bestaan uit een verpleegkundige en/of VS/PA, een snijdend en beschouwend specialist, die in gezamenlijkheid verantwoordelijk zijn voor het zorgprogramma. De samenstelling van het team is multidisciplinair en het team heeft verschillende taken, rollen en bevoegdheden. Daarbij is het van belang dat iemand de regie op het totale programma heeft. Dit kan een arts/VS/PA zijn. De aanwezigheid van een goede digitale registratie, multidisciplinaire samenwerking en (oplossingen voor) bekostiging van dit zorgproces zijn belangrijke randvoorwaarden voor implementatie.

 

Naast gestructureerde zorg in de 2e lijn moet de eventuele overdracht naar en de daaropvolgende begeleiding in de 1e lijn (huisartsen, specialisten ouderengeneeskunde en paramedici) afgestemd zijn. Hetzelfde geldt uiteraard voor de initiële behandeling van fractuurpatiënten in het kader van fractuurpreventie in de eerste lijn. Ook daar is een gestructureerd zorgprogramma een belangrijke randvoorwaarde voor implementatie

Onderbouwing

Het risico op fracturen is afhankelijk van verschillende factoren. Op basis van de (combinatie van) risicofactoren kan een selectie worden gemaakt van personen die in aanmerking komen voor aanvullende diagnostiek omdat er sprake is van een verhoogd fractuurrisico. De uitkomsten van het aanvullend onderzoek worden gebruikt om vervolgens te beoordelen of medicamenteuze behandeling zinvol zou kunnen zijn.

 

Deze module gaat in op de vraag hoe op effectieve en pragmatische wijze, op basis van de evaluatie van klinische risicofactoren, personen (vrouwen en mannen) geïdentificeerd kunnen worden bij wie aanvullend onderzoek geïndiceerd is.

 

Bij de identificatie van personen met een verhoogd fractuurrisico wordt in deze richtlijn onderscheid gemaakt in:

  1. Personen ≥ 50 jaar met een recent doorgemaakte fractuur (< 2 jaar geleden).
  2. Personen die behandeld worden met glucocorticoïden (zie module “Medicatie ter preventie van fracturen bij glucocorticoïden”).
  3. Personen ≥ 60 jaar met risicofactoren, zonder recent doorgemaakte fractuur en zonder glucocorticoïd gebruik.

Ad 1 Personen ≥ 50 jaar met een recente fractuur
Een opgetreden fractuur bij een persoon ≥ 50 jaar is een belangrijk signaal omdat het risico op het optreden van nieuwe fracturen verdubbeld is ten opzichte van personen zonder eerdere fractuur, onafhankelijk van de leeftijd, de BMD en de fractuurlocatie (Geel, 2009) Klotzbuecher, 2000; Kanis, 2004; Center, 2017). Het risico op een nieuwe fractuur is echter niet constant in de tijd, maar is 3 tot 12 maal verhoogd in de eerste 2 jaar na een fractuur en neemt geleidelijk af in de daaropvolgende 10 jaar maar blijft ook dan nog tweevoudig verhoogd (Geel, 2009; Kanis, 2018; Center, 2007; Gehlbach, 2012). Het absolute risico op een nieuwe fractuur voor de totale groep van personen ≥ 50 jaar is 6% in het eerste jaar, 16% in de eerste vijf jaar en 27% in de 10 jaar na een eerdere fractuur. (Geel, 2009; Gehlbach, 2012; Kanis, 2018). Het absolute risico op een nieuwe fractuur is hoger naarmate personen ouder zijn.

 

Op basis van het sterk verhoogde risico op nieuwe fracturen, en eerder in Nederland uitgevoerd implementatieonderzoek (Eekman, 2014) wordt aanbevolen zo spoedig mogelijk, in ieder geval binnen 1 jaar na de fractuur, aanvullend onderzoek te verrichten (zie modules “Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA”, “Aanvullend laboratoriumonderzoek”, “Aanvullend onderzoek-Valrisicoschatting”) en indien geïndiceerd een behandeling te starten (zie module “Indicatiestelling medicatie voor fractuurpreventie”).

 

Ad 2 Personen die behandeld worden met glucocorticoïden
Zie module “Medicatie ter preventie van fracturen bij glucocorticoïden”.

 

Ad 3 Personen ≥ 60 jaar met risicofactoren voor een fractuur, zonder recente fractuur en zonder (voorgeschiedenis van) gebruik van glucocorticoïden
Om de vraag te beantwoorden hoe personen geïdentificeerd kunnen worden bij wie aanvullend onderzoek geïndiceerd is, zonder dat zij een recente fractuur hebben doorgemaakt en/of behandeld worden met glucocorticoïden, is een systematische literatuur analyse verricht.

Low

GRADE

FRAX without BMD might have better discriminative ability compared to Garvan without BMD for predicting hip fracture within 10 years.

 

There might be no relevant difference in discriminative ability between FRAX without BMD and QFracture (2009).

 

Sources: (Beaudoin, 2019)

 

Low

GRADE

QFracture (2009) might have better discriminative ability compared to FRAX without BMD for predicting major osteoporotic fracture within 10 years.

 

Sources: (Beaudoin, 2019)

 

Low

GRADE

There might be no relevant difference in discriminative ability between FRAX without BMD and Garvan without BMD in predicting any fracture within 10 years.

 

Sources: (Beaudoin, 2019)

Description of studies
Beaudoin (2019) is a systematic review of cohort studies evaluating or comparing the predictive accuracy of tools for prediction of fracture in a population independent of the derivation cohort (external validation studies). In total 53 studies are included with more than seven million participants from 20 countries, validating 14 different tools:

  1. the Fracture Risk Assessment Tool (FRAX);
  2. the Garvan Fracture Risk Calculator (Garvan);
  3. the original version of QFracture (QFracture 2009);
  4. the updated version of QFracture (QFracture 2012);
  5. the Fracture Risk Calculator (FRC);
  6. the Women Health Initiative (WHI) hip fracture risk score;
  7. the Osteoporosis Index of Risk (OSIRIS);
  8. the Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORAI);
  9. the Osteoporosis Self-Assessment Tool (OST);
  10. the Simple Calculated Osteoporosis Risk (SCORE);
  11. the Fracture and Immobilization Score (FRISC);
  12. the modified version of the Study of Osteoporotic Fracture (mSOF) frailty index;
  13. the FRActure Health Search (FRA-HS) score;
  14. the Fracture and Mortality (FRAMO) index.

Meta-analyses were performed on the outcome areas under the ROC curve (AUCs). Also, meta-regressions were performed to correct for characteristics of the study cohort (like age and gender) for the tools for which more than two AUCs were available.

 

Results
In general Beaudoin (2019) shows better discriminative ability regarding fracture prediction, for tools incorporating BMD. For our clinical question, we are interested in tools that can be used to select patients for additional assessment (modules “Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA”, “Aanvullend laboratoriumonderzoek”, “Aanvullend onderzoek-Valrisicoschatting”) because they have a high fracture risk. Therefore, we focus our results and conclusions on tools without using BMD for the calculation of fracture risk.

 

AUC of tools for predicting hip fracture
In Beaudoin (2019) 37 studies were included in the meta-analysis for AUC of tools for predicting hip fracture. In these studies, 8 tools are validated: FRAX, Garvan, QFracture (2009), QFracture (2012), FRC, WHI score, FRA-HS, and FRAMO.

 

Of those tools without BMD, the AUCs in the adjusted model were significantly higher for FRAX without BMD compared to Garvan without BMD. AUC for QFracture (2009) was not significantly different from AUC of the other tools. The AUCs and 95% confidence intervals are described in 

 

Table 1. AUCs for predicting hip fracture of tools without BMD in the adjusted model

Tool

Nr of studies

AUC adjusted model (95% CI)

FRAX without BMD 

24

0.77 (0.73, 0.81)

Garvan without BMD

2

0.70 (0.64, 0.76)

QFracture 2009

 4

0.75 (0.68, 0.81)

 

Heterogeneity between studies is considerable for FRAX without BMD and QFracture (2009) and substantial for Garvan without BMD.

AUC of tools for predicting major osteoporotic fracture
In Beaudoin (2019) major osteoporotic fracture is defined as hip, clinical spine, wrist or humerus fracture. Some studies with a slightly less broad definition (not including humerus fracture) were also included in the meta-analysis. In total 34 studies were included, validating 11 tools: FRAX, Garvan, QFracture (2009), QFracture (2012), FRC, OSIRIS, ORAI, OST, SCORE, FRISC, and FRA-HS.

 

Besides QFracture (2009), FRAX without BMD was the only tool without BMD that was included in the adjusted meta-regression. Of these two tools, discriminative ability of QFracture (2009) was significantly better. The AUCs and 95% confidence intervals of these tools are given in table 2.

 

Table 2 AUCs for predicting major osteoporotic fracture of tools without BMD in the adjusted model

Tool

Nr of studies

AUC adjusted model (95% CI)

FRAX without BMD 

21

0.67 (0.63, 0.70)

QFracture 2009

 4

0.77 (0.70, 0.83)

 

Heterogeneity between studies is considerable for both FRAX without BMD and QFracture (2009).

 

AUC of tools for predicting any fracture
In Beaudoin (2019) 11 studies were included in the meta-analysis for AUC of tools for predicting any fracture, validating 6 tools: FRAX, Garvan, OSIRIS, OST, ORAI, and SCORE. Some studies with a slightly less broad definition of any fracture (fragility fracture or osteoporotic fracture) were also included in this meta-analysis.

 

The meta-analyses show low AUCs (varying from 0.60 for FRAX without BMD to 0.69 for ORAI and SCORE) of tools for predicting any fracture compared to the AUCs for predicting hip- or major osteoporotic fractures. Two tools without BMD could be included in the adjusted meta-regression: FRAX without BMD and Garvan without BMD. AUC of these two tools did not significantly differ from each other (see table 3)

Table 3 AUCs for predicting any fracture of tools without BMD in the adjusted model

Tool

Nr of studies

AUC adjusted model (95% CI)

FRAX without BMD 

6

0.69 (0.62, 0.76)

Garvan without BMD

3

0.67 (0.59, 0.74)

 

Heterogeneity between studies is considerable for FRAX without BMD and substantial for Garvan without BMD.

 

The level of evidence was downgraded by 2 levels because of risk of bias due to study limitations (high percentage of studies were of low quality, because of missing data, not all participants included in analysis, fractures were not confirmed, insufficient sample size, follow-up time was unknown or not long enough) and because of considerable heterogeneity of studies included in meta-regressions.

A systematic review of the literature was performed to answer the following question:

Which tools have the best predictive accuracy to identify individuals at high risk of fracture?

 

Ideally, we would include studies investigating the clinical impact of using a tool. This clinical impact should be defined as the percentage of patients undergoing additional fracture risk assessment by bone density testing in whom medical treatment is started based on the outcomes of this assessment (high fracture risk).

However, in this guideline, the identification of patients at high fracture risk is the first step to select patients for additional assessment (modules “Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA”, “Aanvullend laboratoriumonderzoek”, “Aanvullend onderzoek-Valrisicoschatting”). Therefore, we decided to include studies with a less direct approach.

 

P: patients adults from the general population;
I: intervention tool or model for predicting high risk of fracture;
C: comparison no tool or a different tool for predicting high risk of fracture;
O: outcome measure model performance for predicting fractures during follow-up (Area Under ROC Curve (AUC), positive predicting value, negative predicting value, sensitivity, specificity).

 

Ideally, we would only include tools using clinical factors to select subjects not needing adjuvant research. A priori, we could not use this as a criterion for selection since there were not enough studies available. We have made this distinction in the summary and interpretation of the results.

 

Relevant outcome measures
The guideline development group considered the discriminative ability of tools, defined as AUC, as critical outcome measures for decision making.

 

The guideline development group was interested in the AUC of tools for predicting hip fractures, major osteoporotic fractures, non-vertebral fractures and all fractures. The guideline committee did not further define these outcome measures but used the definitions used in the studies.

 

Search and select (Methods)
The guideline development group agreed using the systematic review and meta-analysis of Beaudoin (2019). This systematic review answers our question and is of good quality (see evidence table) and was therefore used as a starting point for our literature analysis.

 

Results
In total, one systematic review and meta-analysis was included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables.

  1. Beaudoin C., Moore L, Gagné M, et al. Performance of predictive tools to identify individuals at risk of non-traumatic fracture: a systematic review, meta-analysis, and meta-regression. Osteoporosis Int 2019;30(4):721–40.  
  2. Bolland MJ, Siu AT, Mason BH, et al. Evaluation of the FRAX and Garvan fracture risk calculators in older women. J Bone Miner Res 2011;26(2):420–7.  
  3. Center JR. Fracture Burden: What Two and a Half Decades of Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study Data Reveal About Clinical Outcomes of Osteoporosis. Curr Osteoporos Rep 2017;15(2):88–95.  
  4. Center JR, Bliuc D, Nguyen TV, Eisman JA. Risk of subsequent fracture after low-trauma fracture in men and women. JAMA : the journal of the American Medical Association 2007;297(4):387–94.  
  5. Eekman, DA, Van Helden, SH, Huisman, AM, Verhaar, HJJ, Bultink, IEM, Geusens, PP, ... & Lems, W. F. (2014). Optimizing fracture prevention: the fracture liaison service, an observational study. Osteoporosis international25(2), 701-709.  
  6. Geel TACM van, Eisman JA, Geusens PP, Bergh JPW van den, Center JR, Dinant G-J. The utility of absolute risk prediction using FRAX® and Garvan Fracture Risk Calculator in daily practice. Maturitas 2014;77(2):174–9.  
  7. Geel TA van, Helden S van, Geusens PP, Winkens B, Dinant G-JJ. Clinical subsequent fractures cluster in time after first fractures. Annals of the rheumatic diseases 2009;68(1):99–102.  
  8. Gehlbach S, Saag KG, Adachi JD, et al. Previous fractures at multiple sites increase the risk for subsequent fractures: The global longitudinal study of osteoporosis in women. Journal of Bone and Mineral Research 2012;27(3):645–53.  
  9. Kanis JA, Johansson H, Odén A, et al. Characteristics of recurrent fractures. Osteoporosis Int 2018;29(8):1747–57.  
  10. Kanis JA, Johnell O, Laet CD, et al. A meta-analysis of previous fracture and subsequent fracture risk. Bone 2004;35(2):375–82.  
  11. Klotzbuecher CM, Ross PD, Landsman PB, Abbott TA, Berger M. Patients with Prior Fractures Have an Increased Risk of Future Fractures: A Summary of the Literature and Statistical Synthesis. J Bone Miner Res 2000;15(4):721–39.  
  12. Pluijm SM, Koes B, Laet C de, et al. A Simple Risk Score for the Assessment of Absolute Fracture Risk in General Practice Based on Two Longitudinal Studies. J Bone Miner Res 2009;24(5):768–74.  

Evidence table for systematic review of RCTs and observational studies (intervention studies)

Study reference

Study characteristics

Patient characteristics

Intervention (I)

Comparison / control (C)

Follow-up

Outcome measures and effect size

Comments

Beaudoin, 2019

SR and meta-analysis of  cohort studies

 

Literature search up to August 2017

 

Study design: prospective and retrospective cohort studies with external validation of fracture risk assessment tools

 

Setting and Country: Canada

 

Source of funding and conflicts of interest:

C Beaudoin has received a scholarship from the CHU de

Québec and the Fonds de recherche du Québec-Santé (FRQS).

 

Inclusion criteria SR:

- Cohort studies evaluating or

comparing the predictive accuracy of tools for prediction of fracture in a population

independent of the derivation cohort.

- Area under the ROC curve (AUC) and sufficient information to estimate its standard

error were reported.

- Study subjects are

adults from the general population.

 

Exclusion criteria SR:

- Cross-sectional and case-control studies

- Validation

studies in which all the participants had a given disease or were on specific medication

- Studies assessing the ability of a

tool to predict pathological fracture caused by a disease other

than osteoporosis

 

53 studies included with more than seven million participants from

20 countries in North America, Europe, Africa, Asia and Australia. Among these studies, only 5 included

exclusively men, 18 included both men and women, and 30 included exclusively women. Mean age varied from 47 to 79.

 

(see characteristics of individual studies in table 1 in Beaudoin, 2019)

 

14 different tools were validated:

 

1) the Fracture Risk Assessment Tool (FRAX),

2) the Garvan

Fracture Risk Calculator (Garvan)

3) the original version of

QFracture (QFracture 2009)

4) the updated version of

QFracture (QFracture 2012)

5) the Fracture Risk Calculator (FRC)

6) the Women Health Initiative (WHI) hip fracture risk score

7) the Osteoporosis Index of Risk (OSIRIS)

8) the Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORAI)

9) the Osteoporosis Self-Assessment Tool (OST)

10) the Simple

Calculated Osteoporosis Risk (SCORE)

11) the Fracture and

Immobilization Score (FRISC)

12) the modified version of the Study of Osteoporotic Fracture (mSOF) frailty index

13) the FRActure Health Search (FRA-HS) score

14) the Fracture and Mortality (FRAMO) index

 

Originally developed to estimate

- fracture risk: FRAX, Garvan, QFracture, FRC, WHI score, FRISC, FRA-HS, FRAMO

- low BMD: OSIRIS, ORAI, OST, and SCORE

- risk of death: FRAMO

- frailty: mSOF.

 

 

No control or other fracture risk assessment tool.

 

End-point of follow-up:

The risk of fracture was estimated on prediction periods between 1 and 10 years.

 

Mean length of follow-up ranged from 3 to 11 years.

 

For 36% of the studies, the follow-up time was unknown or different from the length of the period for which the tool was intended.

 

For how many participants were no complete outcome data available?

 

In 17 studies, more than 10% of data was missing and imputed to a null or

average value.

 

In 27 studies, more than 10% of eligible individuals were excluded from the analysis.

 

 

Performance of tools to predict hip fracture

- 37 studies

- 8 tools (FRAX, Garvan, QFracture 2009, QFracture 2012, FRC,WHI score, FRA-HS, and FRAMO)

 

Discriminative ability

Lowest for Garvan without BMD (AUC (95% CI) = 0.72

(0.66, 0.78) for 10-year prediction

Highest for QFracture 2009 (AUC (95% CI) = 0.88 (0.86, 0.89)).

 

Discriminative ability after adjustment for study characteristics

Lowest for Garvan without BMD (AUC (95% CI) = 0.70

(0.64, 0.76) for 10-year prediction)

QFracture 2009 was

No longer superior to the other tools.

 

AUCs were significantly higher

When BMD was used in combination with other risk factors to predict hip fracture.

 

Heterogeneity between AUCs was considerable for most tools.

 

Performance of tools to predict hip, clinical spine, wrist (or humerus) fracture (major osteoporotic fracture)

- 34 studies

- 11 tools (FRAX, Garvan, QFracture

2009, QFracture 2012, FRC, OSIRIS, ORAI, OST,

SCORE, FRISC, FRA-HS).

 

Discriminative ability

The discriminative ability of

the tools was low to acceptable (AUC between 0.63 and 0.79).

In both unadjusted

and adjusted meta-regressions,

QFracture 2009 was the tool with the best discriminative

ability.

 

The version of FRAX including BMD had significantly

greater discriminative ability than the version

without BMD.

 

Performance was significatively lower in

validation studies including men exclusively.

 

Heterogeneity in AUC values was again substantial

for most tools (I2 between 71.5 and 99.7%).

 

Performance of tools to predict hip, clinical spine, wrist, humerus, meta-

carpal, scapula, clavicle, distal femur, tibia/fibula, patella,

pelvis, or sternum fracture (osteoporotic fracture), fragility fracture, or any fracture.

- 11 studies

- 6 tools (FRAX, Garvan, OSIRIS, OST, ORAI, and SCORE)

 

Discriminative ability

Discriminative ability was low, with AUCs between

0.60 (FRAX without BMD) and 0.69 (ORAI and

SCORE).

 

discriminative ability was

significantly higher for FRAX and Garvan with BMD

than for FRAX and Garvan without BMD.

 

AUCs significantly

decreased with mean age of the validation cohort.

 

Heterogeneity in AUC values varied for tools from 29,8% for FRAX with BMD to 93,2% for FRAX without BMD.

The tools included between 2

(OST) and 30 (QFracture 2012) clinical risk factors, which are all summarized in table 2 in Beaudoin, 2019.

The most common risk factors included in prediction models

were age, weight, and history of fracture.

 

Tools generally performed better at predicting hip fracture than major osteoporotic, osteoporotic, or any fracture.

 

Highest AUC for predicting

- hip fracture: QFracture 2009 (unadjusted analysis) or FRAX with BMD (AUC = 0.81) and Garvan (AUC = 0.79) with BMD (adjusted analysis

- major osteoporotic fracture: QFracture 2009 (AUC = 0.77)

(both unadjusted and adjusted analyses).

- osteoporotic fracture or any fracture: Garvan with

BMD (AUC = 0.72) and FRAX with BMD (AUC = 0.72)

 

Conclusion: results suggest that QFracture is the tool with the highest discriminative ability to predict major osteoporotic fracture, but this tool is not significantly superior for prediction of hip fracture. Given the complexity of QFracture and the fact that it has only been validated in health electronic records, QFracture could be useful

for automatic calculation of fracture risk and epidemiological

research in electronic health records. For estimation of the

risk hip fracture, FRAX with BMD and Garvan with BMD are among the best tools and are much easier to use in a clinical setting. However, information on BMD should be provided in order to avoid a significant reduction

in discriminative ability.

 

AUCs tend to be higher in women and younger cohorts. For prediction of hip fracture, AUCs were significantly higher in cohorts with a broader age range.

 

Overall quality was considered as low in

about 35% of studies.

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 08-08-2022

Laatst geautoriseerd  : 08-08-2022

Geplande herbeoordeling  : 08-08-2025

Geldigheid en Onderhoud

Module

Regiehouder(s)

Jaar van autorisatie

Eerstvolgende beoordeling

actualiteit richtlijn

Frequentie van beoordeling

op actualiteit

Wie houdt er

toezicht op actualiteit

Relevante factoren voor

wijzigingen in aanbeveling

Identificatie voor aanvullend onderzoek

NIV

2021

2023

Jaarlijks

NIV

 

 

Initiatief en autorisatie

Initiatief:
  • Nederlandse Internisten Vereniging
Geautoriseerd door:
  • Nederlands Huisartsen Genootschap
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Orthopaedische Vereniging
  • Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie
  • Nederlandse Vereniging voor Reumatologie
  • Patiëntenfederatie Nederland
  • Nederlandse Vereniging voor Traumachirurgie
  • Osteoporose Vereniging

Algemene gegevens

De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS).

 

De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.

 

Verenso heeft een verklaring van geen bezwaar afgegeven. 

Samenstelling werkgroep

Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2019 een multidisciplinaire werk- en klankbordgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten met osteoporose en een verhoogd fractuurrisico.

 

Werkgroep

  • Prof. dr. J.P.W. van den Bergh, internist-endocrinoloog, VieCuri Medisch Centrum, Venlo & Maastricht Universitair Medisch Centrum, Maastricht (voorzitter), NIV
  • Dr. N.M. Appelman-Dijkstra, internist-endocrinoloog, Leids Universitair Medisch Centrum, Leiden, NIV
  • Prof. dr. M.C. Zillikens, internist-endocrinoloog, Erasmus Medisch Centrum, Rotterdam, NIV
  • Prof. dr. W.F. Lems, reumatoloog, Amsterdam Universitair Medisch Centrum en Reade, Amsterdam, NVR
  • Prof. dr. P.P.M.M. Geusens, reumatoloog, Maastricht Universitair Medisch Centrum, Maastricht, NVR
  • Dr. H.C. Willems, klinisch geriater, Amsterdam Universitair Medisch Centrum, Amsterdam, NVKG
  • Dr. G. de Klerk, traumachirurg, Admiraal de Ruyter Ziekenhuis, Goes, NVvT
  • Dr. P.J.M. Elders, professor in de huisartsengeneeskunde, Huisartsenpraktijk De Grote Rivieren, Amsterdam, NHG
  • Dr. L.W.F. Maartens, huisarts, Huisartsencentrum Parklaan-Maartens, Eindhoven, NHG
  • Dr. T. Wiersma, huisarts en senior wetenschappelijk medewerker Nederlands Huisartsen Genootschap, Utrecht, NHG
  • Drs. M.M. van Oostwaard, verpleegkundig specialist, VieCuri Medisch Centrum, Venlo, V&VN
  • H.J.G. van den Broek, patiëntvertegenwoordiger Osteoporose Vereniging, Den Haag, Osteoporose Vereniging

 

Klankbordgroep:

  • Dr. H.G. Raterman, reumatoloog, Noordwest Ziekenhuisgroep, Den Helder, NVR
  • Prof. dr. F. de Vries, professor in de klinische farmacie en epidemiologie, Maastricht Universitair Medisch Centrum, Maastricht, NVZA
  • Drs. M. van der Steen, openbaar apotheker, Apotheek Veldhuizen, Ede, KNMP
  • Dr. P. van den Berg, verpleegkundig specialist fracturen en osteoporose, Reinier de Graaf, Delft, V&VN
  • Dr. E. Smulders, hoofddocent geriatrie fysiotherapie Radboud Universitair Medisch Centrum, Nijmegen, KNGF
  • Dr. L. den Boeft, geriatriefysiotherapeut, praktijk 43, Naarden, KNGF
  • M. Alcazar, klinisch diëtist, Amstelring, Amsterdam, NVD
  • C.J.M. van Santen, oefentherapeut, Praktijk voor Houding en Beweging, Den Haag, VVOCM
  • Drs. M.H. de Jong, Sportarts, Annatommie mc Amsterdam-Amstelveen, Amstelveen, VSG
  • Drs. W. Jager, gynaecoloog, St. Jans Gasthuis Weert, Weert, NVOG
  • E.H.G. Oei, radioloog, Erasmus Medisch Centrum, Rotterdam, NVVR
  • Dr. S.H. van Helden, traumachirurg, Isala, Zwolle, NVT
  • M.G.C. Ligthart, bedrijfsarts, ADXpert, Ridderkerk, NVAB
  • Dr. P.M. van Roermund, orthopeed, Universitair Medisch Centrum Utrecht, Utrecht, NOV
  • A.M.W.M. van Dam, patiëntvertegenwoordiger Osteoporose Vereniging, Den Haag, Osteoporose Vereniging
  • Dr. H.J.J. Verhaar, internist, Universitair Medisch Centrum Utrecht, Utrecht, NIV
  • Dr. R.L. van Bezooijen, specialist Ouderengeneeskunde, Florence, Rijswijk, Verenso
  • Drs. G. Zemack, revalidatiearts, Revalidatiecentrum Libra, Eindhoven, VRA
  • Drs. S.E.C. Pichardo, MKA-chirurg, Leids Universitair Medisch Centrum, Leiden, VRA
  • Drs. M.R.J. ten Broek, nucleair Geneeskundige, Reinier de Graaf Groep, IJsselland ziekenhuis, NVNG

 

Met ondersteuning van

  • Dr. L. Viester, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Drs. K. Venhorst, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Drs. B.L. Gal-de Geest, junior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

Belangenverklaringen

De code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.

 

Het kennisinstituut in haar rol als methodologisch ondersteuner, de NIV als initiërende wetenschappelijke vereniging en de richtlijncommissie zijn zich bewust van de belangen die spelen binnen de werkgroep, maar het werd toch noodzakelijk geacht om de betreffende inhoudelijk experts op dit gebied bij de richtlijn te betrekken. Tijdens de commentaarfase zullen de in de werkgroep vertegenwoordigde verenigingen middels de uitnodigingsbrief voor het aanleveren van commentaar erop alert worden gemaakt dat er belangen spelen binnen de richtlijnwerkgroep. Zij zullen worden verzocht om hier bij het aanleveren van commentaar kritisch op te zijn en erover na te denken om experts, vrij van belangen, expliciet te verzoeken om de richtlijn te beoordelen.

 

Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.

 

Werkgroeplid

Functie

Nevenfuncties

Gemelde belangen

Ondernomen actie

Van den Bergh

Werkzaam in VieCuri MC Noord Limburg

Hoogleraar botkwaliteit en metabole botaandoeningen, Maastricht UMC 0,2 FTE

Hoogleraar Endocrinologie Uhasselt België, 0,05 FTE

Bestuurslid Stichting IWO (Interdisciplinaire werkgroep osteoporose), onbetaald behoudens onkostenvergoeding

Voorzitter planning en Financiering OOR Zuid Oost Nederland, onbetaald

Lid dagelijks bestuur OOR Zuid Oost Nederland, onbetaald     Lid werkgroep Zinnige Zorg Osteoporose - Zorglnstituut onbetaald

Lid werkgroep Kwaliteitsindicator Osteoporose, onbetaald

Vergoeding voordrachten en advisoryboards: Amgen, UCB, Eli Lilly, Sanofi

 

Onderzoek gefinancierd (via de afdeling, niet via ondergetekende) door Amgen, Eli Lilly, Apotheekzorg, Stichting de Weijerhorst, NWO, Novo Nordisk Fonden

 

Bestuurslid van stichting IWO en bestuurslid van de NVE BoNe werkgroep

Geen

Appelman-Dijkstra

Internist Leids Universitair Medisch Centrum

non-paid member scientific board van Active Life, (onbetaald) voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Calcium en Botstofwisseling alsmede secretaris van de NVE BoNe werkgroep (onbetaald), lid sectie Endocrinologie NIV (onbetaald behoudens reiskostenvergoeding)

Geparticipeerd in de fase 3 studie naar Romosozumab in postmenopauzale osteoporose (afgerond in 2016/2017).

2015 Researchdonatie van Amgen ten behoeve van ontwikkeling Nederlandse ziekte specifieke vragenlijst voor hyperparathyrodie

2019 UCB ISSS gesponsorde studie naar de uitkomsten van Sclerostin deficiëntie bij mensen met de ziekte van Buchem

 

Niet van toepassing behoudens voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Calcium en Botstofwisseling alsmede secretaris van de NVE BoNe werkgroep

Geen

Zillikens

Internist Erasmus MC Rotterdam. Hoogleraar complexe en zeldzame botaandoeningen.

Voorzitter BotNetwerk van de Nederlandse Vereniging voor Endocrinologie (NVE), onbetaald

Voormalig voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Calcium en Botstofwisseling, onbetaald      Bestuurslid European Calcified Tissue Society (ECTS), onbetaald.

Geparticipeerd in de fase 3 studie naar Romosozumab bij postmenopauzale osteoporose (afgerond in 2016/2017)

 

participatie in de klankbordgroep richtlijn Mastocytose.

Geen

Lems

Reumatoloog in Amsterdam UMC/lokatiehoofd in Vumc (0,8 FTE)

Reumatoloog in Reade (0,2 FTE)

Hoofdredacteur Ned. Tijdschrift Reumatologie (betaald)

Secretaris IWO (betaald)

Wetenschappelijk secretaris NVR (betaald)

Adviesraden/Speakers fees: Amgen, Eli Lilly, UCB, Pfizer, Curaphar (betaald)

Sponsoring, aan de afdeling, niet aan ondergetekende, van wetenschappelijk onderzoek: Amgen, Eli Lilly, Pfizer

Geen

Geusens

Emeritus hoogleraar reumatologie, MUMC & UHasselt, België

Lopend onderzoek:

Promotor voor S Bours

Co-promotor voor P vd Berg

Begeleiding bij diverse nog steeds lopende promoties aan MUMC en Uhaaselt

Lid commissie terugbetaling geneesmiddelen, RIZIV, BE (onbezoldigd)

Parttime Reumatoloog, ReumaClinic, BE (bezoldigd volgens RIZIV0

Pfizer, Abbott/Abbvie, Janssen, Celgene, Lilly, Amgen, MSD, UCB, Will, Roche, BMS, Novartis, Sanofi

Geen

Willems

Klinisch geriater en internist bij AmsterdamUMC, (0,8 FTE)

Voorzitter werkgroep Leading the Change bij stichting Zorgevaluatie Nederland (0,05FTE) betaald

Speekersfee voor AMGEN, Lilly, UCB

geparticipeerd in advisary boards van Amgen en UCB.

Geen

De Klerk

Traumachirurg, Admiraal de Ruyter Ziekenhuis

Instructeur Advanced Trauma Life Support, betaald

Lid van de Taskforce 2 heupfractuur van de NVT, betaald

2018 Presentatie op BOT Cursus Delft, speakersfee, enkele betaalde cursussen over osteosynthese van Synthes (Ankle Trauma en Hip fragility fractures), Smith and Nephew (TSF), Promotion Medical (IBRA Seminar & Workshop "Trauma and Reconstruction of the Upper Limb, Amsterdam), deelnemer osteoporose symposium betaald door Lilly Bij intellectuele belangen: 2017 Proefschrift: Identification and treatment in fracture patients

Geen

Elders

0,6 FTE: Universitair Hoofd Docent onderzoeksgroep Diabetes, Overgewicht, leefstijl en Osteoporose bij de afdeling huisartsgeneeskunde en ouderengeneeskunde, UMC Amsterdam, locatie Vumc

0,2 FTE waarnemend huisarts te Amsterdam

Expert-arts diabetes zorg voor de zorggroep CHAGZ te Amsterdam (betaald)

Lid van de vaste Kamercommissie bevolkingsonderzoek van de gezondheidsraad (vacatiegeld)

Lid van de gezondheidsraad (vacatiegeld)

Lid van de werkgroep deprescibing van het kennisinstituut (vacatiegeld)

Lid werkgroep Osteoporose Zorg Instituut Nederland (vacatiegeld)

Lid van de transmurale werkgroep Diabeteszorg Amsterdam (vacatiegeld)

Docent Huisartsgeneeskunde Diabetes en Osteoporose gerelateerd onderwerpen voor diverse organisaties, waaronder ook instellingen die subsidies van de farmaceutische industrie ontvangen. Het betreft nascholing die door mij zelf zonder bemoeienis van buitenaf worden samengesteld (betaald)

Lid van de Diabetes Huisartsen groep (DIHAG) van het NHG (onbetaald)

Geen

Geen

Maartens

Huisarts 0,6 FTE Zelfstandig, Eindhoven

Kader-arts osteoporose, Diagnostiek voor U Eindhoven. Op consultatie-basis Beoordeling DXA aanvragen Zuid Oost Brabant. Betaalde functie

Geen

Geen

Wiersma

senior wetenschappelijk medewerker NHG

Geen

Geen

Geen

Van Oostwaard                 

                 

                                    

Verpleegkundig specialist Promovendus

Centrum voor Metabole Botaandoeningen VieCuri Medisch Centrum

Onbetaald:

PhD traject Universiteit Maastricht (Prof. J van den Bergh)

Voorzitter Netwerk V&VN VS Osteoporose

 

Beperkt honorarium:

Adviseurschap UCB (adviesraad VS-PA) In verleden betaling voor een congresreis en voordrachten: Amgen (of via congresbureau ondersteund door Amgen)

Geen

Van den Broek

Voorzitter Osteoporose Vereniging (vrijwilliger, onbezoldigd)

DGA Consultec BV (Eigen holding, houder pensioenrechten)

DGA Consultec BV (Eigen holding, houder pensioenrechten) deels betaald.

Bestuurslid Energiek Heusden (energiecoöperatie, onbezoldigd)

De osteoporose vereniging heeft geen extern gefinancierd onderzoek, dus niet van toepassing. Zij ontvangt subsidie, sponsoring en donatie voor het organiseren van verenigingsactiviteiten van VWS, ReumaNederland, contributie en bedrijven (waaronder Farma)

Geen

 

Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door uitnodigen van Patiëntenfederatie Nederland en de Osteoporose Vereniging voor de Invitational conference en afvaardiging van de Osteoporose Vereniging in de werkgroep. Het verslag hiervan (zie aanverwante producten) is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan Patiëntenfederatie Nederland en de Osteoporose Vereniging en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.

Methode ontwikkeling

Evidence based

Implementatie

Richtlijn osteoporose en fractuurpreventie: implementatieplan

Dit implementatieplan is opgesteld ter bevordering van de implementatie van de richtlijn osteoporose en fractuurpreventie.

 

Voor het implementatieplan voor de richtlijn verwijst de richtlijnwerkgroep naar de implementatiefase van het zorginstituut: https://www.zorginstituutnederland.nl/werkagenda/stofwisseling-en-hormoonhuishouding/zinnige-zorg---osteoporose-implementatiefase

 

Voor het opstellen van dit plan is een verdere inventarisatie gedaan van de mogelijk bevorderende en belemmerende factoren voor het naleven van de aanbevelingen. Daarbij heeft de richtlijncommissie een advies uitgebracht over het tijdspad voor implementatie, de daarvoor benodigde randvoorwaarden en de acties die door verschillende partijen ondernomen dienen te worden.

 

Werkwijze

De werkgroep heeft per aanbeveling geïnventariseerd:

  • per wanneer de aanbeveling overal geïmplementeerd moet kunnen zijn;
  • de verwachtte impact van implementatie van de aanbeveling op de zorgkosten;
  • randvoorwaarden om de aanbeveling te kunnen implementeren;
  • mogelijk barrières om de aanbeveling te kunnen implementeren;
  • mogelijke acties om de implementatie van de aanbeveling te bevorderen;
  • verantwoordelijke partij voor de te ondernemen acties.

Voor iedere aanbevelingen is nagedacht over de hierboven genoemde punten. Echter niet voor iedere aanbeveling kon ieder punt worden beantwoord. Er kan een onderscheid worden gemaakt tussen “sterk geformuleerde aanbevelingen” en “zwak geformuleerde aanbevelingen”. In het eerste geval doet de richtlijncommissie een duidelijke uitspraak over iets dat zeker wel of zeker niet gedaan moet worden. In het tweede geval wordt de aanbeveling minder zeker gesteld (bijvoorbeeld “Overweeg om …”) en wordt dus meer ruimte gelaten voor alternatieve opties. Voor “sterk geformuleerde aanbevelingen” zijn bovengenoemde punten in principe meer uitgewerkt dan voor de “zwak geformuleerde aanbevelingen”.

 

Algemeen: implementatie van de aanbevelingen bij de richtlijn osteoporose en fracuurpreventie

Voor een uitgebreide bespreking van de randvoorwaarden en verantwoordelijke partijen ten aanzien van de aanbevelingen van deze richtlijn verwijst de richtlijnwerkgroep naar de module ‘organisatie van zorg’.

Werkwijze

AGREE

Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).

 

Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen

Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten met osteoporose en verhoogd fractuurrisico. De werkgroep beoordeelde de aanbeveling(en) uit de eerdere richtlijnmodule (Nederlandse Internisten Vereniging, 2011) op noodzaak tot revisie.

 

Tevens zijn er knelpunten aangedragen door de V&VN, NVKG, KNGF, NHG, KNMP, Verenso, NVR, Osteoporose Vereniging, NVD, IGJ en NVMKA via een Invitational conference. Een verslag hiervan is opgenomen onder aanverwante producten.

 

Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.

 

Uitkomstmaten

Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.

 

Methode literatuursamenvatting

Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.

 

Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).

 

GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).

 

GRADE

Definitie

Hoog

  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Redelijk

  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Laag

  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag

  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.

 

Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).

 

Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.

 

Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.

 

In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE-gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.

 

Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers

 

Sterke aanbeveling

Zwakke (conditionele) aanbeveling

Voor patiënten

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet.

Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. 

Voor behandelaars

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen.

Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren.

Voor beleidsmakers

De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid.

Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen.  

 

Organisatie van zorg

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.

 

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.

 

Literatuur

Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.

Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.

Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.

Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. http://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/over_richtlijnontwikkeling.html

Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

 

Zoekverantwoording

Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.

Volgende:
Meerwaarde van aanvullende VFA bij diagnostiek met DXA