Racial Differences in Knee Osteoarthritis Pain: Potential Contribution of Occupational and Household Tasks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined whether occupational and household tasks contributed to differences in pain between African Americans and whites with radiographic knee osteoarthritis (OA). METHODS: Participants from the Johnston County Osteoarthritis Project self-reported the frequency (often/always vs never/seldom/sometimes) of performing 9 occupational tasks involving lower extremity joint loading at their longest job (N = 868) and current job (N = 273), as well as 8 household tasks ever performed (N = 811) and currently being performed (N = 767). The associations of the numbers of occupational or household tasks with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale were first examined in simple linear regression models. If significantly associated with greater pain, each of these was included in adjusted linear regression models to examine whether the association of race with pain remained statistically significant. RESULTS: African Americans reported significantly greater WOMAC pain scores than whites. Exposures to more occupational tasks at the longest job and the current job were associated with greater WOMAC pain scores (p < 0.01). The association of race with greater pain scores remained statistically significant when controlling for occupational tasks at the longest job, but was reduced by 26% and no longer significant when controlling for the number of current occupational tasks. Exposures to an increasing number of household tasks were associated with lower pain scores and were not further analyzed. CONCLUSION: Current performance of physically demanding occupational tasks contributed to racial differences in pain severity among individuals with knee OA. Better workplace policies to accommodate OA-related limitations may help to reduce racial differences in pain.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».