Web-Based Study of Risk Factors for Pain Exacerbation in Osteoarthritis of the Knee (SPARK-Web): Design and Rationale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (OA) is the most frequent cause of limited mobility and diminished quality of life. Pain is the main symptom that drives individuals with knee OA to seek medical care and a recognized antecedent to disability and eventually joint replacement. Many persons with symptomatic knee OA experience recurrent pain exacerbations. Knowledge and clarification of risk factors for pain exacerbation may allow those affected to minimize reoccurrence of these episodes. OBJECTIVE: The aim of this study is to use a Web-based case-crossover design to identify risk factors for knee pain exacerbations in persons with symptomatic knee OA. METHODS: Web-based case-crossover design is used to study persons with symptomatic knee OA. Participants with knee pain and radiographic knee OA will be recruited and followed for 90 days. Participants will complete an online questionnaire at the baseline and every 10 days thereafter (totaling up to 10 control-period questionnaires); participants will also be asked to report online when they experience an episode of increased knee pain. Pain exacerbation will be defined as an increase in knee pain severity of two points from baseline on a numeric rating scale (NRS 0-10). Physical activity, footwear, knee injury, medication use, climate, psychological factors, and their possible interactions will be assessed as potential triggers for pain exacerbation using conditional logistic regression models. RESULTS: This project has been funded by the National Health and Medical Research Council (NHMRC). The enrollment for the study has started. So far, 343 participants have been enrolled. The study is expected to be finished in October 2015. CONCLUSIONS: This study will identify risk factors for pain exacerbations in knee OA. The identification and possible modification/elimination of such risk factors will help to prevent the reoccurrence of pain exacerbation episodes and therefore improve knee OA management.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».