Association of Body Mass Index With Incidence and Progression of Knee Effusion on Magnetic Resonance Imaging and on Knee Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association of body mass index (BMI) with incidence and progression of knee effusion on magnetic resonance imaging (MRI) and physical examination (PE) in a longitudinal cohort with knee pain. METHODS: A population-based cohort was assessed at baseline and 3 years (n = 163). BMI was categorized as normal (<25), overweight (25-29.9), and obese (≥30). Knee effusion was graded as 0-3 (absent/mild/moderate/severe) on MRI and 0-1 (absent/present) on PE. Progression of MRI effusion (MRIeff ) was an increase of ≥1 grade in those with grade 1 or 2 at baseline. Incident MRIeff and PE effusion (PEeff ) were any effusion at followup (>0) in those with grade 0 at baseline. A second type of incident MRIeff was effusion grade ≥2 at followup in those with grade <2 at baseline. Exponential regression analysis was used, adjusted for age, sex, and radiographic severity. RESULTS: Incident MRIeff ≥1, incident MRIeff ≥2, incident PEeff , and progression of MRIeff were seen in 14 of 73 (19%), 18 of 140 (13%), 26 of 127 (20%), and 18 of 86 (21%), respectively. There was a borderline statistical association of obesity with progression of MRIeff (hazard ratio [HR] 3.3 [95% confidence interval (95% CI) 1.0-11.2]) and with incident MRIeff ≥2 (HR 3.4 [95% CI 1.0-11.5]). BMI was not associated with incident MRIeff ≥1 (HR overweight 1.1 [95% CI 0.3-3.6], obese 1.0 [95% CI 0.2-5.0]). Overweight was associated with incident PEeff (HR 4.5 [95% CI 1.4-14.2]), while obesity was not statistically significant (HR 3.1 [95% CI 0.9-11.1]). CONCLUSION: Obesity was a risk factor for incident and progressive knee effusion in this population-based cohort. These findings highlight an important link between obesity and inflammation in knee osteoarthritis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».