Diet quality is associated with pain intensity and quality of life in a sample of patients with knee osteoarthritis: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Knee osteoarthritis (KOA) is the most common degenerative joint disease resulting in bone pain and disability. The aim of current study is to determine diet quality by healthy eating index (HEI)-2015 in association with pain and functional status among a sample of participants with primary knee OA. Methods : In this cross-sectional study, 220 patients with knee OA were recruited via convenience sampling in the outpatient clinics of Tabriz University of Medical Sciences between April and September 2018. The HEI-2015 score was calculated from dietary data collected using a Food Frequency Questionnaire (FFQ). Visual analogue scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and the SF36 quality of life (QoL) questionnaire were applied to measure the pain intensity, functional status and QoL in the participants, respectively. Participants were categorized based on the quintile cutoff points of HEI score including 42-62, 63-69, 70-75, 76-78 and 79-100. Results : The mean score of HEI was 70.62±10.18 (range: 42–89). Participants with greater HEI- 2015 scores had higher total energy intake (P=0.008) and greater dietary intake of carbohydrates (P=0.01), protein (P=0.009), monounsaturated fatty acids (P=0.01), polyunsaturated fatty acids (P=0.007) and fiber (P=0.009) and lower intake of saturated fatty acids (P=0.005). Participants in higher quintiles of HEI had significantly lower pain intensity (P=0.001) and higher scores of physical function (P=0.001), pain (P=0.001) and role limitation due to physical problems (P=0.005) subscales of SF-36 QoL questionnaire in comparison with participants in lower quintiles of HEI-2015. Conclusion : The HEI-2015 score is associated with pain intensity and two domain of QoL in patients with knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».