Metabolic Syndrome Increases the Prevalence of Spine Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the prevalence of severe spinal osteoarthritis (OA) increases with the number of metabolic syndrome (MetS) risk factors. METHODS: Data from a single surgeon's high volume, spine surgery practice were reviewed. Severe OA was defined as degenerative spondylolisthesis or cervical or lumbar stenosis causing neurologically based symptoms and early OA as lumbar and cervical spondylosis causing axial pain only. Logistic regression modeling was used to determine the odds (adjusted for age and sex) of having severe spine OA with more numerous MetS risk factors. RESULTS: Severe spinal OA was identified in 839/1502 patients (55.9%) and early OA in the remaining 663 individuals (44.1%). The overall prevalence of MetS was 30/1502 (2.0%): 26/839 (3.1%) in the severe OA group and 4/663 (0.6%) in the early OA group (P = 0.001). Presence of all four MetS risk factors was associated with almost quadruple the odds of having severe OA as compared with absence of risk factors (OR 3.9 [1.4-11.6], P < 0.01). CONCLUSION: The components of MetS are more prevalent in subjects with severe spinal OA than in those with spondylosis causing axial pain. Future study of the association between MetS and the incidence of OA is required.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».