Body Composition, Strength, and Dietary Intake of Patients with Hip or Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe body composition (fat mass (FM) and fat-free mass (FFM)), strength, and nutritional characteristics of patients with hip or knee osteoarthritis undergoing total joint arthroplasty. METHODS: In this prospective pilot study, osteoarthritic patients underwent body composition assessment using bioelectrical impedance analysis, grip strength measurement, and completed a 24-h dietary recall during their pre-operative assessment. RESULTS: Fifty-five patients were included (∼66% females, age 43-89 years). Mean ± SD body mass index (BMI) was 32.79 ± 6.48 kg/m(2) and 62% were obese. Compared with hip osteoarthritis patients, knee osteoarthritis patients had a higher BMI (P = 0.018) and males with knee osteoarthritis had a lower grip strength (P = 0.028). There was a wide range in FM and FFM values across the BMI spectrum. Patients with a higher FM index (FMI, FM/height in m(2)) had higher levels of pain (P = 0.036) and females with higher FMI had a lower grip strength (P = 0.048). Dietary under-reporting was common and many patients did not meet recommendations for protein, vitamins C and E, or omega-3 fatty acids. Those who consumed less protein than the recommended dietary allowance were older (P = 0.018). CONCLUSIONS: A wide variability of body composition and dietary intake was observed which may impact strength and ultimately affect physical function. As such, patients with osteoarthritis may benefit from targeted nutrition and physical activity interventions before and after surgery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».