Knee Pain Patterns and Associations with Pain and Function in Persons with or at Risk for Symptomatic Radiographic Osteoarthritis: A Cross-sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Knee pain location is routinely assessed in clinical practice. We determined the patterns of patient-reported pain locations for persons with knee osteoarthritis (OA). We also examined associations between knee pain patterns and severity of self-reported pain with activity and self-reported functional status. METHODS: The Osteoarthritis Initiative data were used to examine reports of pain location (localized, regional, or global) and type and extent of knee OA. Multivariable ANCOVA models were used to determine associations between the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Survey (KOOS) Pain and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) Function scales and pain location after adjusting for potential confounding. We also used radar graphs to illustrate pain patterns for various locations and severity of knee OA. RESULTS: Radar graphs of 2696 knees indicated that pain pattern and location and extent of knee OA demonstrate substantial overlap. An interaction between race and pain location was found for WOMAC Function, but not for KOOS Pain scores. Global knee pain was associated (p < 0.001) with substantially worse function (by 6.5 points in African Americans) compared with pain that was localized. Knee pain reported as global was independently associated (p < 0.001) with clinically important lower (worse by 3.9 points) KOOS Pain scores compared with pain that was localized. CONCLUSION: Pain patterns are not useful for inferring potential location or severity of knee OA in individual patients, but knee pain patterns that are global are independently associated with worse pain and function compared with localized pain, and associations differ for function based on race.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».