Disease severity and knee extensor force in knee osteoarthritis: Data from the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the method of disease severity measurement influences the magnitude of knee extensor force deficits in knee osteoarthritis (OA). METHODS: Data from the Osteoarthritis Initiative (n = 659) were analyzed. Knee extensor force was assessed with isometric contractions. Clinical severity was measured with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Patients were stratified into tertiles of severity (i.e., moderate, mild, and severe OA) based on the lowest, middle, and highest WOMAC scores, respectively. Kellgren/Lawrence (K/L) grading was used to assess radiographic severity of the tibiofemoral compartment and patients were again stratified into mild (K/L grade <2), moderate (K/L grade 2), and severe (K/L grade >2) knee OA. RESULTS: When stratifying with the WOMAC, force was significantly lower in the severe group compared to the mild (~18% lower; P < 0.001) and moderate groups (~9% lower; P = 0.03), and in the moderate group compared to the mild group (∼10% lower; P = 0.03). When stratifying with K/L grade, small nonsignificant differences were observed in the severe (~7% lower; P = 0.19) and moderate groups (~8% lower; P = 0.08) compared to the mild group. Large intragroup variability was observed when comparing WOMAC scores across radiographic severity (coefficients of variation were 79.3%, 74.6%, and 61.6% for K/L grade <2, K/L grade 2, and K/L grade >2, respectively). CONCLUSION: The method of disease severity stratification influences the magnitude of knee extensor force deficits because no difference in force between disease subgroups was observed when stratifying with K/L grade. Furthermore, there was large variability in the WOMAC score within each radiographic subgroup, highlighting the limitations in using radiographic measures to reflect symptom severity.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».