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Enregistrement W3004024112 · doi:10.3899/jrheum.190540

Entheseal Changes in Response to Age, Body Mass Index, and Physical Activity: An Ultrasound Study in Healthy People

2020· article· en· W3004024112 sur OpenAlexaffvenue
Sibel Bakırcı, Dilek Solmaz, Wilson Stephenson, Lihi Eder, Sibel Zehra Aydın

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthesisBody mass indexMedicineUltrasoundEnthesitisPhysical activityInternal medicinePhysical therapyDiseasePathologyRadiologyTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to investigate the prevalence of ultrasonographic (US) lesions in healthy entheses and contributing factors. METHODS: US scans were performed on 960 entheses of 80 healthy subjects. Factors contributing to entheseal changes were investigated with regression analysis. RESULTS: Thickening (20.4% of the entheses) and enthesophytes (23.1%) were the most common inflammatory and structural damage lesions, respectively. Age (p < 0.001), male sex (p = 0.003), body mass index (BMI; p = 0.001), and high physical activity (p = 0.007) were independent predictors of enthesitis scores on US. CONCLUSION: The effects of age, sex, BMI, and physical activity on the entheses need to be considered when differentiating disease from health.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations79
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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