Radiographs and low field MRI (0.2T) as predictors of efficacy in a weight loss trial in obese women with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To study the predictive value of baseline radiographs and low-field (0.2T) MRI scans for the symptomatic outcome of clinically significant weight loss in obese patients with knee osteoarthritis. METHODS: In this study we hypothesize that imaging variables assessed with radiographs and MRI scans pre-treatment can predict the symptomatic changes following a recommended clinically significant weight reduction Patients were recruited from the Department of Rheumatology, Frederiksberg Hospital, Denmark. Eligibility criteria were: age >18 years; primary osteoarthritis according to ACR; BMI > 28 kg/m2; motivation for weight loss. Subjects were randomly assigned to either intervention by low-energy diet (LED) for 8 weeks followed by another 24 weeks of dietary instruction or control-group. MRI scans and radiographs were scored for structural changes and these parameters were examined as independent predictors of changes in osteoarthritis symptoms after 32 weeks. The outcome assessor and statistician were blinded to group allocation. RESULTS: No significant correlations were found between imaging variables and changes in Western Ontario and McMaster Universities Index of Osteoarthritis (Spearman's test, r < 0.33 and P > 0.07).Only the LED group achieved a weight loss, with a mean difference of 16.3 kg (95%CI: 13.4-19.2;P < 0.0001) compared to the control group. The total WOMAC index showed a significant difference favouring LED, with a group mean difference of - 321.3 mm (95%CI: -577.5 to -65.1 mm; P = 0.01). No significant adverse events were reported. CONCLUSION: Stage of joint destruction, assessed on either radiographs or low-field MRI (0.2T), does not preclude a symptoms relief following a clinically relevant weight loss in elderly obese female patients with knee osteoarthritis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».