Association of Clinical Features with Objective Physical Activity Levels in Individuals with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical activity (PA) is recommended as the first-line treatment for conservative management of knee osteoarthritis (OA), but low PA has been reported for this clinical population. Age, gender, body size, disease and symptom severity are thought to influence PA. The purpose of this study was to determine if these clinically relevant factors were associated with objective PA measures in those with knee OA. METHODS: 68 individuals with physician-diagnosed moderate (conservatively managed) medial compartment knee OA participated in this study. Body-Mass Index (BMI) was measured. Standard anterior-posterior radiographs were graded using the Kellgren-Lawrence (KL) scale. Self-reported pain, stiffness, and function were assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Participants wore a triaxial accelerometer for 7 days. Data were averaged over at least 4 days of >10 hours of valid wear and categorized into sedentary, light, moderate, and vigorous PA. Step counts and moderate-vigorous activity (MVPA) that occurred in bouts of 10-minutes or more were calculated. Pearson’s correlations determined associations between age, BMI, and WOMAC scores with PA outcomes. Two-sample t-tests examined gender differences and one-way ANOVA examined differences among radiographic severities (KL2-4) (α = 0.05). RESULTS: The Moderate OA group averaged 6555 (2481) steps/day, 8.0 (12.0) minutes/day of bouted-MVPA, and 23.4 (16.6) minutes/day of unbouted-MVPA. Age had a significant negative correlation with unbouted-moderate (r=-0.28) and unbouted-MVPA (r=-0.29) (p<0.05). WOMAC-overall and WOMAC-function scores had a significant negative correlation with step counts (r=-0.23, -0.26) (p0.05). CONCLUSION: Worse subjective knee function and age were associated with lower PA measures, but there were no associations between PA and other clinically relevant factors. Thus future research will need to identify what factors are predictive of changes in PA over time in this clinical population. In conclusion, these findings suggest gender, body size, disease and symptom severity are not associated with low physical activity in individuals with moderate knee OA.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».