Association of Frequent Knee Bending Activity With Focal Knee Lesions Detected With 3T Magnetic Resonance Imaging: Data From the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association of baseline frequent knee bending activities with the prevalence and progression of cartilage and meniscal abnormalities over 3 years and to assess the effect of frequent knee bending on the different knee compartments with 3T magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: We studied 115 subjects without radiographic knee osteoarthritis (OA) but with risk factors for OA from the Osteoarthritis Initiative database. The inclusion criteria at baseline were age 45-55 years, body mass index of 19-27 kg/m(2) , Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain score of 0, and Kellgren/Lawrence grade <2. Knee bending activities (kneeling, squatting, stair climbing, and weight lifting) were assessed by questionnaire at the baseline clinic visit. Cartilage and meniscal abnormalities were graded using the Whole-Organ MRI Score. Logistic regression was used to determine the association of frequent knee bending with cartilage and meniscal abnormalities. RESULTS: Frequent knee bending activities were associated with an increased risk of prevalent cartilage lesions (odds ratio [OR] 3.63, 95% confidence interval [95% CI] 1.39-9.52), in particular in the patellofemoral compartment (OR 3.09, 95% CI 1.22-7.79). The increase in risk was higher in subjects involved in ≥2 knee bending activities. At 3-year followup, individuals reporting frequent knee bending were more likely to show progression of cartilage damage (OR 4.12, 95% CI 1.27-13.36) and meniscal abnormalities (OR 4.34, 95% CI 1.16-16.32). CONCLUSION: Frequent knee bending activities were associated with a higher prevalence of knee cartilage lesions (particularly in the patellofemoral compartment) and with an increased risk of progression of cartilage and meniscal lesions in asymptomatic middle-aged subjects.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».