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Enregistrement W3007824695 · doi:10.1111/1756-185x.13806

Association between radiographic anterior cruciate ligament tear and joint symptoms: Data from the osteoarthritis initiative

2020· article· en· W3007824695 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Johnson, Ali Guermazi, Frank W. Roemer, David J. Hunter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rheumatic Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of California, San FranciscoMedical Center, University of PittsburghFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMedicineOsteoarthritisWOMACKnee painRadiographyAnterior cruciate ligamentPhysical therapyKnee JointBody mass indexSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Symptomatic osteoarthritis (OA) in the knee is defined as the presence of OA radiographic features in combination with knee symptoms. Pain has not been shown to correlate meaningfully to radiographic severity. We aimed to determine the relationship between a tear of the anterior cruciate ligament (ACL) with knee symptoms and radiographic OA. METHODS: A within-person, between-knee cross-sectional study of 37 participants from the Osteoarthritis Initiative (OAI) with a complete or partial ACL tear detected on magnetic resonance imaging in 1 knee (index knee) were included. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) and radiographs of both knees, 1 with an ACL tear and one without (control knee) were scored for OA severity (Kellgren-Lawrence Grading) and symptoms. A generalized estimating equation with linear regression was used to compare symptom scores within individuals as well as to radiographic severity. RESULTS: ) reported no difference in knee symptoms (WOMAC pain odds ratio [OR] =1.92, 95%CI 0.699-5.248, P = .21; KOOS symptoms OR = 2.12, 95%CI 0.740-6.065, P = .09), stiffness (OR = 1.67, 95%CI 0.653-5.583, P = .35) or functional disability (OR = 1 0.97, 95%CI 0.515-7.508, P = .32) in the knee that exhibited an ACL tear compared to the control knee. Only knee function and disability (WOMAC Disability OR = 1.12, 95%CI 1.003-1.249, P = .04) were associated with radiographic severity between index and control knees. CONCLUSION: Individuals did not report an increase in knee pain, stiffness or disability in their ACL-deficient knee. Only disability was associated with worsening severity of radiographic OA in ACL-deficient knees.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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