Do Psychosocial Factors Predict Muscle Strength, Pain, or Physical Performance in Patients With Knee Osteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the relationship of psychosocial factors, namely, pain catastrophizing, kinesiophobia, and maladaptive coping strategies, with muscle strength, pain, and physical performance in patients with knee osteoarthritis (OA)-related symptoms. METHODS: A total of 109 women (64 with knee OA-related symptoms) with a mean age of 65.4 years (49-81 years) were recruited for this study. Psychosocial factors were quantified by the Pain Catastrophizing Scale, Tampa Scale for Kinesiophobia, and Pain Coping Inventory. Clinical features were assessed using isometric and isokinetic knee muscle strength measurements, visual analog scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, and functional tests. Associations were examined using correlation and regression analysis. RESULTS: In knee OA patients, pain catastrophizing, kinesiophobia, and coping strategy explained a significant proportion of the variability in isometric knee extension and flexion strength (6.3%-9.2%), accounting for more overall variability than some demographic and medical status variables combined. Psychosocial factors were not significant independent predictors of isokinetic strength, knee pain, or physical performance. CONCLUSIONS: In understanding clinical features related to knee OA, such as muscle weakness, pain catastrophizing, kinesiophobia, and coping strategy might offer something additional beyond what might be explained by traditional factors, underscoring the importance of a biopsychosocial approach in knee OA management. Further research on individual patient characteristics that mediate the effects of psychosocial factors is, however, required in order to create opportunities for more targeted, personalized treatment for knee OA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».