Effect of Physical Activity on Functional Performance and Knee Pain in Patients With Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previous analysis of the Osteoarthritis Initiative study reported a dose-response relationship between physical activity and improved physical function in adults with knee osteoarthritis, using conventional statistical methods. These methods are subject to bias when confounders are affected by prior exposure. METHODS: We used baseline and 1-, 2-, and 3-year follow-up data from the Osteoarthritis Initiative study of 2545 US adults with knee osteoarthritis recruited between 2004 and 2006 from 4 clinical sites. Physical activity was measured using the Physical Activity Scale for the Elderly, and outcomes were functional performance measured by the timed 20-meter walk test and self-reported knee pain measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. We estimated the effect of physical activity on each outcome using inverse probability-weighted (IPW) estimators of marginal structural models. For each outcome, we fitted 2 separate IPW models adjusting for concurrent or lagged confounders. RESULTS: The mean differences in walking speed for the second, third, and fourth quartiles of physical activity relative to the first were 0.48 (95% confidence interval = -0.12 to 1.08), 0.45 (-0.23 to 1.13), and 0.46 (-0.29 to 1.22) meters/min based on the IPW model adjusting for concurrent confounders. When adjusting for lagged confounders, the results were 1.35 (0.64 to 2.07), 1.33 (0.54 to 2.14), and 1.26 (0.40 to 2.12). Both IPW models indicated that physical activity did not affect knee pain. CONCLUSIONS: Physical activity has no effect on knee pain and may have either a very small effect or no effect on functional performance in adults with knee osteoarthritis.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».