Toward a Clinical Definition of Early Osteoarthritis: Onset of Patient‐Reported Knee Pain Begins on Stairs. Data From the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early detection of osteoarthritis (OA) would increase the chances of effective intervention. We aimed to investigate which patient-reported activity is first associated with knee pain. We hypothesized that pain would occur first during activities requiring weight bearing and knee bending. METHODS: Data were obtained from the Osteoarthritis Initiative (OAI), a multicenter, longitudinal prospective observational cohort of people who have or are at high risk of OA. Participants completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC; Likert scale) annually for up to 7 years. Rasch analysis was used to rank the WOMAC pain questions (activities) in order of affirmation as the pain score increased from 0. For each total WOMAC score category (0-20) we selected 25 individuals at random based on their maximum score across all visits. Fit to the Rasch model was assessed in this subset; stability of question ranking over successive visits was confirmed in the full OAI. RESULTS: WOMAC data on 4,673 people were included, with 491 selected for subset analysis. The subset data showed good fit to the Rasch model (χ(2) = 43.31, P = 0.332). In the full OAI, the "using stairs" question was the first to score points as the total pain score increased from 0 (baseline logit score ± 95% confidence interval -4.74 ± 0.07), then "walking" (-2.94 ± 0.07), "standing" (-2.65 ± 0.07), "lying/sitting" (-2.00 ± 0.08), and finally "in bed" (-1.32 ± 0.09). This ordering was consistent over successive visits. CONCLUSION: Knee pain is most likely to first appear during weight-bearing activities involving bending of the knee, such as using stairs. First appearance of this symptom may identify a group suitable for early intervention strategies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».