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A systematic review of the correlation between overweight/obesity and osteoarthritis in Chinese population

2016· review· en· W3030859402 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoqiang Gao, Shangjia Huang, Yichao Zhang, Zhiyong Dong

Notice bibliographique

RevueChin J Obes Metab Dis(Electronic Edition) · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisOverweightMeta-analysisCochrane LibraryPublication biasInclusion and exclusion criteriaObesityConfidence intervalPhysical therapyPopulationBody mass indexInternal medicineAlternative medicinePathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the correlation between overweight/obesity and osteoarthritis in Chinese population. Methods In both English and Chinese, the terms overweight, obesity, osteoarthritis, case control study, cohort study were used as search terms. The major Chinese biomedical databases (CBM, CNKI, VIP, Wanfang) , PubMed, Embase, Cochrane library and related clinical registry database were searched, and the references of included literatures were also screened. These literatures were selected and the related data were extracted by two authors according to the inclusion and exclusion criteria. The Newcastle-Ottawa Scale(NOS)was used to evaluate the quality of the included studies, and RevMan 5.3 software was used for meta-analysis. Results Four case-control studies which included 12 295 patients were included. Among all the patients, 2 127 were included into the knee osteoarthritis group, and the other 10 168 patients were included into the non-osteoarthritis group. The NOS score indicated that there were one high-quality study, and three low-quality studies. The meta analysis showed that the number of obese people in the knee osteoarthritis group was 2.06 times as high as that of the non knee osteoarthritis group, and there was a statistical difference between the two groups (OR=2.06, 95% confidence interval[1.43, 2.95], P |z|= 0.089 showed that there was an obvious published bias. In Egger test, the index of P>|t| equaled 0.291 which showed that there was no obvious bias in these studies. According to the two test results, it can not be defined whether published bias existed or not. Conclusions Overweight and obesity belong to the factors that can influence the development of knee osteoarthritis. Therefore, prevention of obesity may be a way to reduce knee osteoarthritis. But most of the current domestic research are not well designed, their quality are relatively low, outcomes are not complete and sample sizes are small; so it is necessary to design trials with high quality to improve the level and strength of evidences. Key words: Obesity; Overweight; Osteoarthritis; Case-control study; Meta-analysis

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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