Correlates of Pain Intensity in Men and Women With Hip and Knee Osteoarthritis. Results of a National Survey: The French ARTHRIX Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS OF THE STUDY: To examine the clinical and demographic correlates of pain intensity in patients with hip and knee osteoarthritis (OA). PATIENTS AND METHODS: In a national cross-sectional survey, 1811 general practitioners recruited and assessed 5324 patients with hip and knee OA. The patients rated the intensity of pain at rest, on movement over the last 24 hours, and during the last 8 days on 11-point numeric rating scales. The patients also completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Clinical and demographic correlates of pain intensity and function were investigated by univariate, stepwise multiple logistic regression and odds ratio analyses. RESULTS: Data for 4598 patients were analyzed (86.4% of surveyed patients). The mean pain intensity was 4.1+/-2.2 at rest, 5.9+/-1.8 on movement during the last 24 hours, and 5.1+/-1.7 during the last 8 days. Pain on movement during the last 24 hours and during the last 8 days showed a strong positive correlation (r=0.78; P<0.0001), which suggests that the most of the latter pain was related to movement. Patients with knee or hip OA did not differ in pain intensity, but patients with both joints affected rated pain intensity significantly higher than did those with only 1 affected joint [4.6+/-2.1, 6.3+/-1.8, and 5.5+/-1.6, for the 3 pain assessments, respectively (P>0.01)]. Patients with high pain ratings were more likely to be women, be older than 75 years, and have a body mass index of greater than 40 kg/m. In addition, patients who were retired, unemployed, farmers, or widowed, or had a long duration of OA gave high pain ratings. Patients with regular physical activities reported less intense pain. CONCLUSIONS: Pain intensity ratings for patients with lower limb OA differed significantly with respect to sex, age, body mass index, physical activity, professional activity, marital status, and conditions of assessment.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».