Association Between Cumulative Joint Loading From Occupational Activities and Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the associations between cumulative occupational physical load (COPL) and 3 definitions of knee osteoarthritis (OA). METHODS: Cross-sectional analyses were performed from 2 population-based cohorts (n = 327). Eligible symptomatic participants were those with pain, aching, or discomfort in or around the knee on most days of a month at any time in the past and any pain in the past 12 months. Asymptomatic participants responded "no" to both knee pain questions. Self-reported COPL was calculated over each participant's lifetime and then categorized into quarters (QCOPL). Radiographic OA (ROA) and symptomatic OA (SOA) were defined by Kellgren/Lawrence grade ≥2, with SOA also including pain. Magnetic resonance imaging (MRI) OA was defined using criteria by Hunter et al. Logistic regression, adjusted with population weights, examined the associations between QCOPL and each of ROA, SOA, and MRI-OA after controlling for covariates and two-way interactions. RESULTS: Participants had a mean ± SD age of 58.5 ± 11.0 years and a mean ± SD body mass index of 26.3 ± 4.7 kg/m(2) . Of those, 109 (33.3%) had ROA, 102 (31.2%) had SOA, and 131 (40.1%) had MRI-OA. Compared with QCOPL-1, increased odds of ROA were found for QCOPL-4 (odds ratio [OR] 3.15, 95% confidence interval [95% CI] 1.02-9.70) and QCOPL-3 (OR 4.19, 95% CI 1.55-11.34). Statistically significant relationships were found in SOA (QCOPL-4: OR 8.16, 95% CI 1.89-35.27; QCOPL-3: OR 5.73, 95% CI 1.36-24.12) and MRI-OA (QCOPL-4: OR 9.54, 95% CI 2.65-34.27; QCOPL-3: OR 9.04, 95% CI 2.65-30.88; QCOPL-2: OR 7.18, 95% CI 2.17-23.70). CONCLUSION: Occupational activity is associated with knee OA, with dose-response relationships observed in SOA and MRI-OA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».