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Enregistrement W2996323834 · doi:10.1002/msc.1425

Do comorbidities predict pain and function in knee osteoarthritis following an exercise intervention, and do they moderate the effect of exercise? Analyses of data from three randomized controlled trials

2019· article· en· W2996323834 sur OpenAlexaboutno aff
Amardeep Legha, Danielle Burke, Nadine E. Foster, Daniëlle van der Windt, Jonathan G. Quicke, Emma L. Healey, J. Runhaar, Melanie Holden

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyOsteoarthritisAnxietyRandomized controlled trialOverweightKnee painDepression (economics)Body mass indexUnderweightPhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although exercise is a core treatment for people with knee osteoarthritis (OA), it is currently unknown whether those with additional comorbidities respond differently to exercise than those without. We explored whether comorbidities predict pain and function following an exercise intervention in people with knee OA, and whether they moderate response to: exercise versus no exercise; and enhanced exercise versus usual exercise-based care. METHODS: We undertook analyses of existing data from three randomized controlled trials (RCTs): TOPIK (n = 217), APEX (n = 352) and Benefits of Effective Exercise for knee Pain (BEEP) (n = 514). All three RCTs included: adults with knee pain attributable to OA; physiotherapy-led exercise; data on six comorbidities (overweight/obesity, pain elsewhere, anxiety/depression, cardiac problems, diabetes mellitus and respiratory conditions); the outcomes of interest (six-month Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index knee pain and function). Adjusted mixed models were fitted where data was available; otherwise linear regression models were used. RESULTS: Obesity compared with underweight/normal body mass index was significantly associated with knee pain following exercise, as was the presence compared with absence of anxiety/depression. The presence of cardiac problems was significantly associated with the effect of enhanced versus usual exercise-based care for knee function, indicating that enhanced exercise may be less effective for improving knee function in people with cardiac problems. Associations for all other potential prognostic factors and moderators were weak and not statistically significant. CONCLUSIONS: Obesity and anxiety/depression predicted pain and function outcomes in people offered an exercise intervention, but only the presence of cardiac problems might moderate the effect of exercise for knee OA. Further confirmatory investigations are required.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,044
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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