Modifiable lifestyle factors are associated with lower pain levels in adults with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With no cure or effective treatments for osteoarthritis (OA), the need to identify modifiable factors to decrease pain and increase physical function is well recognized. OBJECTIVE: To examine factors that characterize OA patients at different levels of pain, and to investigate the relationships among these factors and pain. METHODS: Details of OA characteristics and lifestyle factors were collected from interviews with healthy adults with knee OA (n=197). The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index was used to assess pain. Factors were summarized across three pain score categories, and χ(2) and Kruskal-Wallis tests were used to examine differences. Multiple linear regression analysis using a stepwise selection procedure was used to examine associations between lifestyle factors and pain. RESULTS: Multiple linear regression analysis indicated that pain was significantly higher with the use of OA medications and higher body mass index category, and significantly lower with the use of supplements and meeting physical activity guidelines (≥ 150 min/week). Stiffness and physical function scores, bilateral knee OA, body mass index category and OA medication use were significantly higher with increasing pain, whereas self-reported health, servings of fruit, supplement use and meeting physical activity guidelines significantly lower. No significant differences across pain categories were found for sex, age, number of diseases, duration of OA, ever smoked, alcoholic drinks/week, over-the-counter pain medication use, OA supplement use, physical therapy use, servings of vegetables or minutes walked/week. CONCLUSIONS: Healthy weight maintenance, exercise for at least 150 min/week and appropriate use of medications and supplements represent important modifiable factors related to lower knee OA pain.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».