Factors associated with magnetic resonance imaging defined patellar tendinopathy in community-based middle-aged women: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patellar tendinopathy identified by imaging modalities has been reported in asymptomatic athletes and associated with tendon-related symptoms. However there is little data in community-based populations. The aim of this cohort study was to examine the prevalence of magnetic resonance imaging (MRI) defined patellar tendinopathy, the factors associated with this condition, and whether it was associated with knee pain in community-based middle-aged women. METHODS: One hundred seventy six women, aged 40-67 years, with no significant knee pain or injury underwent knee MRI. Patellar tendinopathy was defined on both T1- and T2-weighted fat-saturated MRIs. The cross-sectional area of vastus medialis was measured from MRI. Height and weight were measured to calculate body mass index (BMI). Physical activity was assessed using a questionnaire. Knee pain was assessed using the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index. RESULTS: The prevalence of MRI defined patellar tendinopathy was 30.1%. Higher levels of physical activity (odds ratio 1.65, 95% CI 1.09-2.51) and greater vastus medialis cross-sectional area (odds ratio 1.22, 95% CI 1.04-1.43) were associated with increased prevalence of patellar tendinopathy, independent of age and BMI. The persistence of patellar tendinopathy was associated with the worsening of knee pain over 2 years (odds ratio 10.65, 95% CI 1.14-99.77). CONCLUSION: In community-based middle-aged women MRI-diagnosed patellar tendinopathy is common, with higher levels of physical activity and greater vastus medialis size being risk factors suggesting a biomechanical effect. Persistent patellar tendinopathy is associated with worsening of knee pain. These findings suggest that further work is needed to determine the contribution of patellar tendinopathy on knee pain and function in older people.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».