Statin Use and Knee Osteoarthritis Outcomes: A Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Statins have several pleiotropic effects, but the literature regarding the possible relationship between use of statins and outcomes in knee osteoarthritis (OA) is limited. The aim of this study was to investigate whether statin use is associated with a lower risk of radiographic OA (ROA), radiographic symptomatic knee OA, and pain in North American individuals. METHODS: A total of 4,448 community-dwelling adults from the Osteoarthritis Initiative were followed for 4 years. Statin use (including the time from baseline and the type of statin) was defined through self-report information and confirmed by a trained interviewer. Knee OA outcomes included incident ROA, symptomatic knee OA (new onset of a combination of a painful knee and ROA), and knee pain worsening (i.e., a Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index difference between baseline and each annual examination ≥14%). RESULTS: At baseline, 1,127 participants (25.3% of the total population) used statins. Based on a multivariable Poisson regression analysis with robust variance estimators, any use of statins was not associated with a lower risk of pain worsening (relative risk [RR] 0.97, 95% confidence interval [95% CI] 0.93-1.02), incident ROA, or symptomatic knee OA. However, statin use for more than 5 years (RR 0.91, 95% CI 0.83-0.997) and use of atorvastatin (RR 0.95, 95% CI 0.91-0.996) were associated with a reduced risk of developing pain, while rosuvastatin use was associated with a higher risk (RR 1.18, 95% CI 1.12-1.24). Analysis with adjustment for the propensity score confirmed these findings. CONCLUSION: The effect of statin use on knee OA outcomes remains unclear, although in our study, a significantly lower risk of developing knee pain was observed in individuals using statins for >5 years and those using atorvastatin.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».