Disabling knee pain – another consequence of obesity: Results from a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is linked to knee osteoarthritis (OA) and knee pain. These are disabling problems that are more prevalent in older adults. No prospective study has estimated the impact of excess weight avoidance on the occurrence of knee pain in the general older population. The aim of this study was to investigate the influence of overweight and obesity on the onset and progression of knee pain and disability in older adults living in the community. METHODS: A prospective cohort study of people aged 50 and over registered with three general practices in North Staffordshire, UK. 5784 people who had responded to a survey in March 2000 were mailed a follow-up questionnaire in March 2003. The main outcome measures were self-reported knee pain and severe knee pain and disability at 3 years measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis index. RESULTS: Adjusted response to follow-up was 75%. Among responders with no knee pain at baseline, obesity predicted onset of severe knee pain (relative risk 2.8; 95% CI 1.8, 4.5 compared to normal body mass index (BMI) category). Considering overweight and obese categories together, 19% of new cases of severe knee pain over a 3-year period could potentially be avoided by a one-category shift downwards in BMI; this includes almost half of the new cases that arose in the obese group. CONCLUSION: Obesity accounts for a substantial proportion of severe disabling knee pain. As knee pain is a common disabling condition in older adults living in the community, effective public health interventions about avoidance of excess weight could have a major impact on future lower limb disability in older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».