Excess body weight and four‐year function outcomes: Comparison of African Americans and whites in a prospective study of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated whether African Americans in the Osteoarthritis Initiative (OAI) have a greater risk (versus whites) of poor 4-year function outcome within strata defined by sex, body mass index (BMI), and waist circumference. METHODS: Using Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index function, 20-meter walk, and chair stand performance, poor outcome was defined as moving into a worse function group or remaining in the 2 worst groups over 4 years. Logistic regression was used to evaluate the relationship between racial group and outcome within each stratum, adjusting for age, education, and income, and then further adjusting for BMI, comorbidity, depressive symptoms, physical activity, knee pain, and osteoarthritis (OA) severity. RESULTS: In 3,695 persons with or at higher risk for knee OA, higher BMI and large waist circumference were each associated with poor outcome. Among women with high BMI and among women with large waist circumference, African Americans were at greater risk for poor outcome by every measure, adjusting for age, education, and income. From fully adjusted models, potential explanatory factors included income, comorbidity, depressive symptoms, pain, and disease severity. Findings were less consistent for men, emerging only for the 20-meter walk or chair stand outcomes, and potentially explained by age and knee pain. CONCLUSION: Among OAI women with excess body weight, African Americans are at greater risk than whites for poor 4-year outcome. Modifiable factors that may help to explain these findings in the OAI include comorbidity, depressive symptoms, and knee pain. Targeting such factors, while supporting weight loss, may help to lessen the outcome disparity between African American and white women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».