Five-year Evolution Patterns of Physical Activity and Sedentary Behavior in Patients with Lower-limb Osteoarthritis and Their Sociodemographic and Clinical Correlates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study aimed to identify trajectories of physical activity (PA) components (frequency, duration, intensity, and type) and screen-based sedentary behavior (SB) as well as baseline predictors of each trajectory in patients with hip and/or knee osteoarthritis (OA). METHODS: We included 878 patients with a 5-year follow-up from the KHOALA cohort. PA and SB were measured by the Modifiable Activity Questionnaire. We used group-based trajectory analysis to identify the trajectories of PA components and screen-based SB, and multivariable logistic regression to determine predictors of the identified trajectories. RESULTS: Two groups of trajectories were identified for each PA component and 3 for SB. High and decreasing PA duration was associated with female sex (OR 0.3, 95% CI 0.1-0.5) as was low and stable, more so than high and decreasing prevalence of weight-bearing activities (OR 0.6, 95% CI 0.4-0.9). Patients with impaired patient-reported outcome measures and obese patients often featured low versus high and decreasing prevalence of weight-bearing activities. Predictors of moderate and high versus low and slightly increasing screen-based SB trajectories were male sex, age < 60 years, single status (OR 1.5, 95% CI 1.1-2.1), obesity (OR 2.1, 95% CI 1.4-3.1), smoking (OR 2.0, 95% CI 1.1-3.7), and less physical jobs. Predictors of moderate and high versus low screen-based SB trajectories were all sociodemographic: male sex, age < 60 years, single status, obesity, smoking, and less physical jobs. CONCLUSION: Sociodemographic and clinical predictors of trajectories vary between PA components; they are associated mainly with PA frequency and type. No clinical characteristics were associated with screen-based SB.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».