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Enregistrement W2120575301 · doi:10.2196/resprot.4406

Web-Based Study of Risk Factors for Pain Exacerbation in Osteoarthritis of the Knee (SPARK-Web): Design and Rationale

2015· article· en· W2120575301 sur OpenAlexvenueno aff
Joanna Makovey, Ben Metcalf, Yuqing Zhang, Jian Sheng Chen, Kim L. Bennell, Lyn March, David J. Hunter

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineKnee painExacerbationOsteoarthritisPhysical therapyQuality of life (healthcare)Logistic regressionAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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