Is adiposity an under‐recognized risk factor for tendinopathy? A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle