Identifying Patients with Osteoarthritis at Risk of Sarcopenia using the SARC-F
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcopenia is an important modifiable risk factor in patients being considered for elective knee or hip replacement as it may be associated with a higher risk of post-operative joint replacement complications. Our objectives are to determine the prevalence of patients with osteoarthritis at risk of sarcopenia by using the SARC-F tool, and whether risk of sarcopenia is associated with referral to an orthopaedic surgeon. METHODS: We conducted a retrospective review of patients who were 60 years or older assessed at four Canadian musculoskeletal assessment centres. Patients completed the SARC-F as part of their assessment. Multivariable logistic regression analyses were conducted to determine association between risk of sarcopenia and the odds of referral to an orthopedic surgeon for surgical consultation. RESULTS: 3,697 patients were included and 67.8% (2,508/3,697) were at risk of sarcopenia. Prevalence was highest in those assessed for hip replacement at 72.3% (635/878). Patients at risk of sarcopenia were more likely to be referred to an orthopaedic surgeon (OR 1.299; SD 1.074-1.571). CONCLUSIONS: Patients with osteoarthritis assessed for joint replacement are at high risk of sarcopenia, particularly individuals undergoing potential hip replacement. Patients at risk of sarcopenia are more likely to be referred to orthopaedic surgery for surgical consultation.
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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 ».