Association of Metabolic Markers with self-reported osteoarthritis among middle-aged BMI-defined non-obese individuals: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».