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Enregistrement W2112304839 · doi:10.3899/jrheum.111087

Osteoarthritis, Exercise, and Knee Replacement: Figure 1.

2012· editorial· en· W2112304839 sur OpenAlexvenueno aff
James F. Fries, Bonnie Bruce, Stanford Shoor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2012
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisContext (archaeology)Physical therapyKnee replacementJoint replacementFramingham Heart StudyKnee JointArthroplastyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgeryFramingham Risk ScoreDiseasePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regular, vigorous physical exercise confers numerous benefits. These include markedly postponing disability, prolonging life, strengthening bones, improving cardiac function and quality of life, reducing frailty, and retarding progression of aging markers in many organ systems1,2,3,4. Effects of exercise upon radiographic osteoarthritis (OA), particularly of the knee, have also been examined, partly because the original “wear and tear” hypothesis of OA development suggested that excessive weight-bearing exercise might cause accelerated joint damage and might result in more knee replacement surgery. The “wear” component of this hypothesis has been generally disproven, although elements of the “tear” component remain in the context of contact sports5. Pain-free exercise does not appear to accelerate OA development, and has been postulated to have a protective effect. For example, after accounting for body mass index (BMI), the Framingham Study6,7,8 reported no association between exercise and knee OA. Rogers, et al 2 showed a protective effect of exercise for knee OA. Manninen, et al 9 found a dose-response protective exercise effect for knee arthroplasty, and Racunica, et al 10 showed an exercise benefit to knee articular structures during development. Similarly, Jones, et al 11 found healthier cartilage in exercising children. Recently, we observed a trend toward fewer knee arthroplasties in vigorous lifetime exercisers, principally long-distance runners over hard surfaces12. Epidemiologic studies of OA identify age, female gender, and obesity as major risk factors for knee OA, but they do not include exercise (absent trauma) as a risk factor1,13,14. Indeed, numerous reports describe exercise as currently perhaps the single most important treatment for OA. Responding to issues related to … Address correspondence to Dr. Bruce; E-mail: bbruce{at}stanford.edu

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,040

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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