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Enregistrement W3200594527 · doi:10.1016/j.joca.2021.06.015

A lifespan approach to osteoarthritis prevention

2021· review· en· W3200594527 sur OpenAlexaff
Jackie L. Whittaker, J. Runhaar, Sita Bierma‐Zeinstra, Ewa M. Roos

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMainstreamMedicineNarrative reviewDiseasePhysical therapyAlternative medicineIntensive care medicinePathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention is an attractive solution for the staggering and increasingly unmanageable burden of osteoarthritis. Despite this, the field of osteoarthritis prevention is relatively immature. To date, most of what is known about preventing osteoarthritis and risk factors for osteoarthritis is relative to the disease (underlying biology and pathophysiology) of osteoarthritis, with few studies considering risk factors for osteoarthritis illness, the force driving the personal, financial and societal burden. In this narrative review we will discuss what is known about osteoarthritis prevention, propose actionable prevention strategies related to obesity and joint injury which have emerged as important modifiable risk factors, identify where evidence is lacking, and give insight into what might be possible in terms of prevention by focussing on a lifespan approach to the illness of osteoarthritis, as opposed to a structural disease of the elderly. By targeting a non-specialist audience including scientists, clinicians, students, industry employees and others that are interested in osteoarthritis but who do not necessarily focus on osteoarthritis, the goal is to generate discourse and motivate inquiry which propel the field of osteoarthritis prevention into the mainstream.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
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

Citations120
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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