How Are Obesity and Body Composition Related to Patellar Cartilage? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this review was to systematically examine the evidence for an association between measures of obesity [weight and body mass index (BMI)] and body composition (fat mass and fat-free mass) and patellar cartilage, assessed using magnetic resonance imaging. METHODS: Three electronic databases (MEDLINE, EMBASE, and CINAHL) were searched up to April 2016 using full text and MeSH terms to identify studies examining the associations between obesity and body composition, and patellar cartilage. Two independent reviewers extracted the data and assessed the methodological quality of included studies. RESULTS: Seventeen studies were included: 5 cross-sectional, 10 cohort studies measuring outcomes at 2 timepoints, and 2 longitudinal studies assessing outcome only at the timepoint. Eleven studies were of high or moderate quality. In asymptomatic middle-aged adults, elevated body weight and BMI were systematically associated with worse patellofemoral cartilage scores. There was more consistent evidence for patellar cartilage defects than patellar cartilage volume, particularly in women. Increased BMI was also consistently associated with increased cartilage loss in longitudinal studies, although not all attained statistical significance. CONCLUSION: There is a need for more high-quality research to confirm these findings and to better explain the relative contributions of metabolic and biomechanical factors to the initiation of patellofemoral osteoarthritis, to devise effective strategies to manage this common and disabling condition.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».