Occupational Risk in Knee Osteoarthritis: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the association between occupational exposures and knee osteoarthritis (OA). METHODS: We systematically searched for observational studies that examined the relationship between occupational exposures and knee OA and total knee replacement. Four databases were searched up to October 1, 2019. Two reviewers independently assessed study quality using the Newcastle-Ottawa Scale and evidence quality using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. Subgroup meta-analyses were conducted for important study characteristics and each type of occupational exposure. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) were estimated for the meta-analysis using random-effects models. RESULTS: Eighty eligible studies were identified including 25 case-control (n = 20,505 total participants), 36 cross-sectional (n = 139,463 total participants), and 19 cohort studies (n = 16,824,492 total participants). A synthesis of 71 studies suggested increased odds of knee OA (OR 1.52 [95% CI 1.37-1.69]) by combining different physically demanding jobs and occupational activities as compared to sedentary occupations and/or low-exposure groups. Odds of knee OA were greater in males and in industry-based studies and studies assessing lifetime occupational exposures. There were 9 specific job titles that were associated with knee OA, including farmer, builder, metal worker, and floor layer. Occupational lifting, kneeling, climbing, squatting, and standing were all associated with higher odds of knee OA as compared to the odds of knee OA in sedentary workers. CONCLUSION: Strenuous, physically demanding occupations and occupational activities were associated with increased odds of knee OA as supported by moderate-quality evidence. Specifically, agricultural and construction sectors, which typically involve heavy lifting, frequent climbing, prolonged kneeling, squatting, and standing, carried increased odds of 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».