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Enregistrement W2367589429 · doi:10.3899/jrheum.150820

Exploring Fatigue Trajectories in Early Symptomatic Knee and Hip Osteoarthritis: 6-year Results from the CHECK Study

2016· article· en· W2367589429 sur OpenAlexvenueno aff
J. Botterman, Christina Bode, Liseth Siemons, Mart A F J van de Laar, Joost Dekker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit MaastrichtErasmus Medisch CentrumUniversiteit LeidenMaastricht Universitair Medisch CentrumMedisch Spectrum Twente
Mots-clésMedicineOsteoarthritisPhysical therapyArthropathyPhysical medicine and rehabilitationPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine whether different groups of fatigue trajectories can be identified among patients with early symptomatic osteoarthritis (OA) of the knee or hip, to describe the level of fatigue severity within each of these fatigue groups, and to investigate the involvement of age, sex, use of medication, comorbidity, and OA severity in relation to group membership. METHODS: Six years of followup data on fatigue (Medical Outcomes Study Short Form-36 Vitality scale) came from the Cohort Hip and Cohort Knee (CHECK) cohort. Growth mixture modeling was applied to identify distinct fatigue trajectories as well as to take into account the effects of the patient characteristics. RESULTS: Three fatigue trajectories were identified: low fatigue, low-to-high fatigue, and high fatigue. Latter trajectories showed considerable overlap from years 2 to 6, but differed in some patient characteristics in comparison with each other and in comparison with the low fatigue group. Comorbidity, medication use, and sex were significantly associated with the identified trajectories. Women, individuals with a comorbid disease, and those who used medication were more likely to follow a high fatigue trajectory. CONCLUSION: These findings suggest heterogeneous development of fatigue in the early OA population associated with varying patient characteristics. Further, this study shows that a considerable number of patients with OA already experience elevated levels of fatigue at an early stage of OA. While these findings need to be replicated, the identification of these trajectories with differing patient characteristics may warrant tailored psychosocial interventions for patients with elevated levels of fatigue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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