Variations in Hip Shape Are Associated with Radiographic Knee Osteoarthritis: Cross-sectional and Longitudinal Analyses of the Johnston County Osteoarthritis Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hip shape by statistical shape modeling (SSM) is associated with hip radiographic osteoarthritis (rOA). We examined associations between hip shape and knee rOA given the biomechanical interrelationships between these joints. METHODS: Bilateral baseline hip shape assessments [for those with at least 1 hip with a Kellgren-Lawrence arthritis grading scale (KL) 0 or 1] from the Johnston County Osteoarthritis Project were available. Proximal femur shape was defined on baseline pelvis radiographs and evaluated by SSM, producing mean shape and continuous variables representing independent modes of variation (14 modes = 95% of shape variance). Outcomes included prevalent [baseline KL ≥ 2 or total knee replacement (TKR)], incident (baseline KL 0/1 with followup ≥ 2), and progressive knee rOA (KL increase of ≥ 1 or TKR). Limb-based logistic regression models for ipsilateral and contralateral comparisons were adjusted for age, sex, race, body mass index (BMI), and hip rOA, accounting for intraperson correlations. RESULTS: We evaluated 681 hips and 682 knees from 342 individuals (61% women, 83% white, mean age 62 yrs, BMI 29 kg/m(2)). Ninety-nine knees (15%) had prevalent rOA (4 knees with TKR). Lower modes 2 and 3 scores were associated with ipsilateral prevalent knee rOA, and only lower mode 3 scores were associated with contralateral prevalent knee rOA. No statistically significant associations were seen for incident or progressive knee rOA. CONCLUSION: Variations in hip shape were associated with prevalent, but not incident or progressive, knee rOA in this cohort, and may reflect biomechanical differences between limbs, genetic influences, or common factors related to both hip shape and knee rOA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».