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Enregistrement W2808326255 · doi:10.1186/s40608-018-0201-9

Association of Metabolic Markers with self-reported osteoarthritis among middle-aged BMI-defined non-obese individuals: a cross-sectional study

2018· article· en· W2808326255 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Obesity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensStatistics CanadaCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesKillam Trusts
Mots-clésMedicineBody mass indexOverweightObesityCross-sectional studyWaistInternal medicineOsteoarthritisOdds ratioPopulationCreatinineLogistic regressionDemographyPhysical therapyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: , is less known. Our goal was to evaluate the association of metabolic markers including body fat percentage (BF%), waist circumference, maximum weight gain during adulthood and serum creatinine with self-reported OA to establish if such measures offer additional information over BMI among the non-obese population between 40 and 65 years of age. METHODS: Cross-sectional data from two cycles of the Canadian Health Measures Survey (CHMS) in 2007-2009 and 2009-2011 were analyzed. Sex-specific logistic regression models were developed to evaluate the association of self-reported OA with metabolic markers. Models were separately adjusted for age, BMI categories and serum creatinine, and a stratified analysis across BM categories was performed. In a secondary analysis, we evaluated the association of self-reported OA, cardiovascular diseases and hypertension across BF% categories. RESULTS: Of 2462 individuals, 217 (8.8%) self-reported OA. After adjusting for age and BMI, those within BF%-defined overweight/obese category had 2.67 (95% CI: 1.32-3.51) and 2.11(95% CI: 1.38-3.21) times higher odds of reporting self-reported OA compared to those within BF%-defined athletic/acceptable category for females and males, respectively. BF% was also significantly associated with self-reported OA after adjusting for age and serum creatinine only among females (OR: 1.47, 95%CI: 1.12-1.84). Furthermore, among the BMI-defined overweight group, the age-adjusted odds of self-reported OA was significantly higher for overweight/obese BF% compared to athletic/acceptable BF% in both females and males. In a secondary analysis, we showed that the association of self-reported OA and hypertension/cardiovascular diseases is significantly higher among BF% overweight/obese (OR: 1.37, 95%CI: 1.19-3.09) compared to BF% athletic/acceptable (OR: 1.13, 95%CI: 0.87-2.82). CONCLUSION: Our results provide corroborating evidence for a relationship between body fat and OA in a population-based study, while no significant independent correlates were found between other metabolic markers and OA prevalence. Future investigation on the longitudinal relationship between BF and OA among this sub-population may inform targeted prevention opportunities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle