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Enregistrement W2133991614 · doi:10.1155/2012/584193

Is Lifelong Knee Joint Force from Work, Home, and Sport Related to Knee Osteoarthritis?

2012· article· en· W2133991614 sur OpenAlexaffabout
C. Ratzlaff, Mieke Koehoorn, Jolanda Cibere, Jacek A. Kopec

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rheumatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisKnee JointPhysical therapyCohortLogistic regressionOdds ratioCohort studyBody mass indexPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To investigate the association of cumulative lifetime knee joint force on the risk of self-reported medically-diagnosed knee osteoarthritis (OA). Methods. Exposure data on lifetime physical activity type (occupational, household, sport/recreation) and dose (frequency, intensity, duration) were collected from 4,269 Canadian men and women as part of the Physical Activity and Joint Heath cohort study. Subjects were ranked in terms of the "cumulative peak force index", a measure of lifetime mechanical knee force. Multivariable logistic regression was conducted to obtain adjusted effects for mean lifetime knee force on the risk of knee OA. Results. High levels of total lifetime, occupational and household-related force were associated with an increased in risk of OA, with odds ratio's ranging from approximately 1.3 to 2. Joint injury, high BMI and older age were related to risk of knee OA, consistent with previous studies. Conclusions. A newly developed measure of lifetime mechanical knee force from physical activity was employed to estimate the risk of self-reported, medically-diagnosed knee OA. While there are limitations, this paper suggests that high levels of total lifetime force (all domains combined), and occupational force in men and household force in women were risk factors for knee OA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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