Self-Reported Weather Sensitivity is Associated with Clinical Symptoms and Structural Abnormalities in Patients with Knee Osteoarthritis: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with knee osteoarthritis (KOA) often complain about clinical symptoms affected by weather-related factors. The purpose of the present study was to use cross-sectional analysis to determine whether weather sensitivity was associated with clinical symptoms, as well as structure abnormalities, in KOA patients. METHODS: Data from 80 participants were obtained from the Feng Hans Shi Effects on OA (FHS) study, an OA cohort study initiated in China in 2015. The weather sensitivity of each participant was determined by a self-reported questionnaire. The following measurements were used to assess clinical outcomes: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) for symptoms, and semi-quantitative Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging Score (WORMS) for cartilage defects and marrow abnormalities of magnetic resonance imaging (MRI). Chi-square with Cochran-Armitage test for trend and regression analysis were used to evaluate the associations between weather sensitivity and WOMAC and WORMS of KOA patients. RESULTS: Most of the KOA participants (57.5%) perceived the weather as affecting their knee-joint clinical symptoms. After adjusting for age, gender, and body mass index (BMI), weather sensitivity was not only associated with knee pain [OR = 3.3 (95% CI 1.1, 9.9), P = 0.032], dysfunction [OR = 5.5 (95% CI 1.8, 16.8), P = 0.003], and overall clinical symptoms [OR = 3.3 (95% CI 1.1, 10.2), P = 0.034], but also associated with cartilage defect [OR = 3.1 (95% CI 1.1, 8.5), P = 0.027] and marrow abnormality [OR = 3.0 (95% CI 1.1, 8.1), P = 0.029]. CONCLUSIONS: In KOA patients, weather sensitivity was associated with clinical symptoms and structural abnormalities. Future longitudinal study is warranted for the causal relationship. INFOGRAPHIC.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».