Subsets of symptomatic hand osteoarthritis in community-dwelling older adults in the United Kingdom: prevalence, inter-relationships, risk factor profiles and clinical characteristics at baseline and 3-years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the population prevalence, inter-relationships, risk factor profiles and clinical characteristics of subsets of symptomatic hand osteoarthritis (OA) with a view to understanding their relative frequency and distinctiveness. METHOD: 1076 community-dwelling adults with hand symptoms (60% women, mean age 64.7 years) were recruited and classified into pre-defined subsets using physical examination and standardised hand radiographs, scored with the Kellgren & Lawrence (K&L) and Verbruggen-Veys grading systems. Detailed information on selected risk factors was obtained from direct measurement (Body Mass Index (BMI)), self-complete questionnaires (excessive use of hands, previous hand injury) and medical record review (hypertension, dyslipidaemia, type 2 diabetes). Hand pain and disability were self-reported at baseline and 3-year follow-up using Australian/Canadian Osteoarthritis Hand Index (AUSCAN). RESULTS: Crude population prevalence estimates for symptomatic hand OA subsets in the adult population aged 50 years and over were: thumb base OA (22.4%), nodal interphalangeal joint (IPJ) OA (15.5%), generalised hand OA (10.4%), non-nodal IPJ OA (4.9%), erosive OA (1.0%). Apart from thumb base OA, there was considerable overlap between the subsets. Erosive OA appeared the most distinctive with the highest female: male ratio, and the most disability at baseline and 3-years. A higher frequency of obesity, hypertension, dyslipidaemia, and metabolic syndrome was observed in this subset. CONCLUSION: Overlap in the occurrence of hand OA subsets poses conceptual and practical challenges to the pursuit of distinct phenotypes. Erosive OA may nevertheless provide particular insight into the role of metabolic and cardiovascular risk factors in the pathogenesis of OA.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».