Vascular Pathology and Osteoarthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vascular pathology (changes in blood vessels) and osteoarthritis (OA) are both common chronic conditions associated with aging and obesity, but whether vascular pathology is a risk factor for OA is unclear. The aim of this study was to systematically review the evidence for an association between vascular pathology and risk of joint-specific OA. METHODS: Scopus, Ovid Medline, and EMBASE were searched from inception to February 2019. MeSH terms and keywords were used to identify studies examining the association between vascular pathology and OA. Two reviewers independently extracted the data and assessed the methodological quality. Qualitative evidence synthesis was performed. RESULTS: Fifteen studies with high (n = 3), fair (n = 3), or low (n = 9) quality were included. Features of vascular pathology included atherosclerosis, vascular stiffness, and endothelial dysfunction in different vascular beds. There was evidence for an association between vascular pathology and risk of hand OA in women but not men, and between vascular pathology and risk of knee OA in both men and women. Only 2 studies examined hip OA showing no association between vascular pathology and risk of hip OA. CONCLUSION: There is evidence suggesting an association between vascular pathology and risk of hand and knee OA, with a potential causal relationship for knee OA. Based on the limited evidence, it is hard to conclude an association for hip OA. Further stronger evidence is needed to determine whether there is a causal relationship.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».