Muscle function, quality, and relative mass are associated with knee pain trajectory over 10.7 years
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Periarticular muscle plays an important role in the pathogenesis of musculoskeletal pain. We recently reported that pain population consists of distinct subgroups of which the causes and mechanisms may differ. This study aimed to examine the association of lean mass, muscle strength, and quality with 10.7-year pain trajectory. Nine hundred forty-seven participants from a population-based cohort study were analysed. Dual-energy X-ray absorptiometry was used to assess lean and fat mass. Leg strength, knee extensor strength, and lower-limb muscle quality were measured/calculated. Knee pain was assessed by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain questionnaire. Radiographic knee osteoarthritis was assessed by X-ray. Three distinct pain trajectories were identified: "Minimal pain" (53%), "Mild pain" (34%), and "Moderate pain" (13%). Higher total and lower-limb lean mass were associated with an increased risk of "Mild pain" and "Moderate pain" trajectories relative to the "Minimal pain" trajectory group, but these associations became nonsignificant after further adjustment for fat mass. Total lean mass percentage was associated with a lower risk of "Mild pain" (relative risk ratio [RRR]: 0.95, 95% confidence interval 0.92-0.98) and "Moderate pain" trajectory (RRR: 0.92, 95% confidence interval 0.87-0.96). Greater leg and knee extensor strength and muscle quality were associated with "Mild pain" and "Moderate pain" trajectories (RRR: 0.52-0.65, all P < 0.05). Similar results were found in those with radiographic knee osteoarthritis. Higher lower-limb muscle strength and quality, and relative lean mass, are associated with a reduced risk of severe knee pain trajectories, suggesting that improving muscle function and composition may protect against persistent unfavourable knee pain courses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».