Varus Thrust and Incident and Progressive Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if varus thrust, a bowing out of the knee during gait (i.e., the first appearance or worsening of varus alignment during stance), is associated with incident and progressive knee osteoarthritis (OA), we undertook an Osteoarthritis Initiative ancillary study. We further considered hypothesized associations adjusted for static alignment, anticipating some attenuation. METHODS: Gait was observed for the presence of thrust by 1 of 2-3 examiners per study site at 4 sites. In eligible knees, incident OA was defined as subsequent incident Kellgren/Lawrence grade ≥2, whole- and partial-grade medial joint space narrowing (JSN), and annualized loss of joint space width (JSW); progression was defined as medial JSN and JSW loss. Outcome measures were assessed for up to 7 years of follow-up. Analyses were knee-level, using multivariable logistic and linear regression with generalized estimating equations to account for between-limb correlation. RESULTS: The incident OA sample included 4,187 knees (2,610 persons); the progression sample included 3,421 knees (2,284 persons). In knees with OA, thrust was associated with progression as assessed by each outcome measure, with adjustment for age, sex, body mass index, and pain on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale. In knees without OA, varus thrust was not associated with incident OA or other outcomes. After adjustment for alignment, the thrust-progression association was attenuated, but an independent association persisted for partial-grade JSN and JSW loss outcome models. WOMAC pain and alignment were consistently associated with all outcome measures. Within the stratum of varus knees, thrust was associated with an increased risk of progression. CONCLUSION: Varus thrust visualized during gait is associated with knee OA progression and should be a target of intervention development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».