Popliteal cysts and subgastrocnemius bursitis are associated with knee symptoms and structural abnormalities in older adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The role of popliteal cysts and subgastrocnemius bursitis in knee joint homeostasis is uncertain. The aim of this study is to describe cross-sectional associations between popliteal cysts, subgastrocnemius bursitis, knee symptoms and structural abnormalities in older adults. METHODS: A cross-sectional sample of 900 randomly-selected subjects (mean age 63 years, 48% female) were studied. Knee pain, stiffness and dysfunction were assessed by self-administered Western Ontario McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire. Radiographic knee osteophyte and joint space narrowing (JSN) were recorded. Magnetic resonance imaging (MRI) was utilized to assess popliteal cysts, subgastrocnemius bursitis, cartilage defects and bone marrow lesions (BMLs). RESULTS: Popliteal cysts were present in 11.7% and subgastrocnemius bursitis in 12.7% of subjects. Subgastrocnemius bursitis was more common in those with popliteal cyst (36.2% versus 9.7%, P <0.01). In multivariable analyses, popliteal cysts were significantly associated with increased osteophytes in both medial and lateral tibiofemoral compartments while subgastrocnemius bursitis was associated with increased osteophytes and JSN in the medial tibiofemoral compartment. Both were significantly associated with cartilage defects in all compartments, and with BMLs in the medial tibiofemoral compartment. Furthermore, both popliteal cysts and subgastrocnemius bursitis were significantly associated with increased weight-bearing knee pain but these associations became non-significant after adjustment for cartilage defects and BMLs. CONCLUSIONS: Popliteal cysts and subgastrocnemius bursitis are associated with increased symptoms as well as radiographic and MRI-detected joint structural abnormalities. Longitudinal data will help resolve if they are a consequence or a cause of knee joint abnormalities.
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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) | 0,000 | 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 ».