Clinically Important Improvement in Function Is Common in People with or at High Risk of Knee OA: The MOST Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To calculate the frequency of clinically important improvement in function over 30 months and identify risk factors in people who have or are at risk of knee osteoarthritis (OA). METHODS: Subjects were from the Multicenter Osteoarthritis (MOST), a longitudinal study of persons with or at high risk of knee OA. We defined minimal clinically important improvement (MCII) with the Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) physical function using 3 different methods. Baseline risk factors tested for improvement included age, sex, educational attainment, presence of radiographic knee OA (ROA), the number of comorbidities, body mass index (BMI), knee pain, walking speed, isokinetic knee extensor strength, depressive symptoms, physical activity, and medication usage. We used logistic regression to evaluate the association of baseline risk factors with MCII. RESULTS: Of the 1801 subjects (mean age 63 yrs, BMI = 31, 63% women), most had mild limitations in baseline function (WOMAC = 19 +/- 11). Regardless of how defined, a substantial percentage of subjects (24%-39%) reached MCII at 30 months. Compared to their counterparts, people with MCII were less likely to have ROA and to use medications, and were more likely to have a lower BMI, less knee pain, a faster walking speed, more knee strength, and fewer depressive symptoms. After adjustment, MCII was 40% to 50% less likely in those with ROA, and 1.9 to 2.0 times more likely in those walking 1.0 meters/second faster than counterparts. CONCLUSION: Clinically important improvement is frequent in people with or at high risk of knee OA. The absence of ROA and a faster walking speed appear to be associated with clinically important improvements.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».