Knee Pain Predicts Subsequent Shoulder Pain and the Association Is Mediated by Leg Weakness: Longitudinal Observational Data from the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether the "spread" of joint pain is related to pain-associated muscle loss in 1 joint leading to increased loading and subsequent pain in other joints. METHODS: Associations between persistent knee pain (pain in 1 or 2 knees over 0-3 years vs no persistent pain) and incident shoulder pain at Year 4 were examined in participants from the longitudinal National Institutes of Health Osteoarthritis Initiative. Associations were assessed using log multinomial modeling, adjusted for age, sex, body mass index, depression score, other lower limb pain, and baseline leg weakness (difficulty standing from a sitting position). RESULTS: In older adults with clinically significant knee osteoarthritis (OA) or at risk of knee OA (n = 3486), the number of painful joints increased yearly, from 2.1 joints (95% CI 2.0-2.2) at baseline increasing by 5.2% (95% CI 2.2-8.3) at Year 4. Shoulders were the next most commonly affected joints after knees (28.5%). Persistent pain in 1 or 2 knees increased risk of bilateral shoulder pain at Year 4 [1 knee: relative risk (RR) 1.59, 95% CI 0.97-2.61; 2 knees: RR 2.02, 95% CI 1.17-3.49] after adjustment for confounders. Further adjustment for leg weakness attenuated effect sizes (1 knee: RR 1.13, 95% CI 0.60-2.11; 2 knees: RR 1.44, 95% CI 0.75-2.77), indicating mediation by functional leg weakness. CONCLUSION: Spread of joint pain is not random. Persistently painful knees predict new bilateral shoulder pain, which is likely mediated by leg weakness, suggesting that biomechanical factors influence the spread of pain.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».