Knee Pain During Daily Tasks, Knee Osteoarthritis Severity, and Widespread Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of widespread pain is easily determined and is known to increase the risk for persistent symptoms. OBJECTIVE: The study hypothesis was that people with no or minimal knee osteoarthritis (OA) and high Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) Pain Scale scores would be more likely than other subgroups to report widespread pain. DESIGN: A cross-sectional design was used. METHODS: Data were obtained from the Multicenter Osteoarthritis Study, which includes people with or at high risk for knee OA. The inclusion criteria were met by 755 people with unilateral knee pain and 851 people with bilateral knee pain. Widespread pain was assessed with body diagrams, and radiographic Kellgren-Lawrence grades were recorded for each knee. Knee pain during daily tasks was quantified with WOMAC Pain Scale scores. RESULTS: Compared with people who had high levels of pain and knee OA, people with a low level of pain and a high level of knee OA, and people with low levels of pain and knee OA, a higher proportion of people with a high level of knee pain and a low level of knee OA had widespread pain. This result was particularly true for people with bilateral knee pain, for whom relative risk estimates ranged from 1.7 (95% confidence interval=1.2-2.4) to 2.3 (95% confidence interval=1.6-3.3). LIMITATIONS: The cross-sectional design was a limitation. CONCLUSIONS: People with either no or minimal knee OA and a high level of knee pain during daily tasks are particularly likely to report widespread pain. This subgroup is likely to be at risk for not responding to knee OA treatment that focuses only on physical impairments. Assessment of widespread pain along with knee pain intensity and OA status may assist physical therapists in identifying people who may require additional treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».