Impact of knee and low back pain on health-related quality of life in Japanese women: the Research on Osteoarthritis Against Disability (ROAD)
Notice bibliographique
Résumé
Although knee and low back pain are major public health issues, little information is available on their impact on the quality of life (QOL). We have investigated the impact of knee and low back pain on the QOL in Japanese women by assessing the associations between knee pain and low back pain and various QOL domains using measures such as the Medical Outcomes Study Short Form-8, EuroQOL, and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. From the 3,040 Japanese women participating in the Research on Osteoarthritis Against Disability (ROAD) study, we analyzed data on 1,369 women >40 years old (mean age 68.4 years). We further examined the associations of Kellgren-Lawrence (KL) grade at the knee and lumbar spine and the presence of vertebral fracture (VFx) with the magnitude of QOL loss in women with knee pain and low back pain, respectively. Knee pain and low back pain were found to be significantly associated with lower QOL scores among the women comprising the study cohort. In women with knee pain KL = 4, knee osteoarthritis was strongly associated with the magnitude of QOL loss. For women with low back pain, no significant associations were found between KL grade and magnitude of QOL loss, while there was a moderate association between the latter and VFx.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».