Identifying Trajectories of Pain Severity in Early Symptomatic Knee Osteoarthritis: A 5-year Followup of the Cohort Hip and Cohort Knee (CHECK) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify subgroups of pain trajectories in patients with symptomatic knee osteoarthritis (OA), and to explain these different trajectories by patient characteristics, lifestyle, and coping factors, as well as radiographic features. METHODS: Longitudinal data of pain severity (0-10) from 5 years of followup of the CHECK (Cohort Hip and Cohort Knee) study was used. Latent class growth analysis identified homogeneous subgroups with distinct trajectories of pain. Multinomial regression analysis was used to examine different lifestyle and coping characteristics between the trajectories. RESULTS: In longitudinal pain data of 5 years of followup in 705 participants, 3 pain trajectories were identified: marginal, mild, and moderate pain trajectories. Compared with the marginal pain trajectory, the mild and moderate pain trajectories can be characterized by the following baseline variables: body mass index (BMI) > 25, additional hip pain, low education level, using the coping strategy "worrying," and having ≥ 3 comorbidities. Moderate pain trajectory can be supplemented with the Kellgren-Lawrence grading scale grade ≥ 2 radiological change. CONCLUSION: Three trajectories of pain were identified. Participants with a BMI > 25, secondary school as highest education level, having at least 3 comorbidities, additional hip pain, and/or whose coping style is worrying are more likely to develop a moderate or mild pain trajectory compared with those without these characteristics. In the management of knee pain in people with early symptomatic OA, attention should also be given to additional factors such as hip pain, other comorbidities, passive coping strategy, and obesity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».