Is adiposity an under‐recognized risk factor for tendinopathy? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tendon injuries have been reported to occur more frequently in individuals with increased adiposity. Treatment also appears to have poorer outcomes among these individuals. Our objective was to examine the extent and consistency of associations between adiposity and tendinopathy. METHODS: A systematic review of observational studies was conducted. Eight electronic databases were searched (Allied and Complementary Medicine, Biological Abstracts, CINAHL, Current Contents, EMBase, Medline, SPORTDiscus, and Web of Science) and citation tracking was performed on included reports. Studies were included if they compared adiposity between subjects with and without tendon injury or examined adiposity as a predictor of conservative treatment success. RESULTS: Four longitudinal cohorts, 14 cross-sectional studies, 8 case-control studies, and 2 interventional studies (28 in total) met the inclusion criteria, providing a total of 19,949 individuals. Forty-two subpopulations were identified, 18 of which showed elevated adiposity to be associated with tendon injury (43%). Sensitivity analyses indicated a clustering of positive findings among studies that included clinical patients (81% positive) and among case-control studies (77% positive). CONCLUSION: Elevated adiposity is frequently associated with tendon injury. Published reports suggest that elevated adiposity is a risk factor for tendon injury, although this association appears to vary depending on aspects of study design and measurement. Adiposity is of particular interest in tendon research because, unlike a number of other reported risk factors for tendon injury, it is somewhat preventable and modifiable. Further research is required to determine if reducing adiposity will reduce the risk of tendon injury or improve the results of treatment.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».