Re: Role of Obesity on the Risk for Total Hip or Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We read with great interest the article “Role of Obesity on the Risk for Total Hip or Knee Arthroplasty” by Bourne et al. [1] in the December 2007 issue of CORR. The authors state increasing obesity was associated with increased relative risk for hip or knee arthroplasty. They found almost 75% of total hip arthroplasty recipients and 88% of total knee arthroplasty recipients were overweight or obese whereas the percentage of overweight or obese people for the Canadian population is 51.4%. These percentages could reflect a relationship between obesity and the risk of hip and knee arthroplasties, but there are no data regarding the etiologic factors leading to obesity in these patients. Arthrosis of the hip or the knee causes pain in the affected joint and typically results in a decline in physical activity; a sedentary lifestyle and physical inactivity lead to obesity [2]. It is unclear whether obesity causes arthrosis or arthrosis leads to physical inactivity and thus to obesity. If the latter is correct, one also would anticipate a higher percentage of obese patients in a population undergoing arthroplasty. Patients complaining of being overweight because of inactivity imposed by their pain is not uncommon. We believe this requires additional research for a definitive answer.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».