Relation of <scp>MRI‐Detected</scp> Features of Patellofemoral Osteoarthritis to Pain, <scp>Performance‐Based</scp> Function, and Daily Walking: The Multicenter Osteoarthritis Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective was to determine the relationship of magnetic resonance imaging (MRI)-detected features of patellofemoral joint osteoarthritis to pain and functional outcomes. METHODS: We sampled 1,099 participants from the 60-month visit of the Multicenter Osteoarthritis Study (mean ± SD age: 66.8 ± 7.5 years; body mass index: 29.6 ± 4.8; 65% female). We determined the prevalence of MRI-detected features of patellofemoral joint osteoarthritis (eg, cartilage damage, bone marrow lesions, and osteophytes) and assessed the relationship between these features and knee pain severity, knee pain on stairs, chair stand time, and walking less than 6,000 steps per day. We evaluated the relationship of MRI features to each outcome using logistic and linear regression, adjusting for potential covariates. RESULTS: Participants with cartilage damage in 3-4 subregions had the highest mean pain severity (22.0/100; 95% confidence interval [CI]: 17.6-26.4 mm). They also showed higher odds of having at least mild pain on stairs (odds ratio [OR]: 3.3; 95% CI: 1.7-6.5) and of walking less than 6,000 steps per day (OR: 2.3; 95% CI: 1.1-4.4) compared with those without cartilage damage. Participants with bone marrow lesions in 3-4 subregions had higher odds of at least mild pain on stairs than those without (OR: 3.3; 95% CI: 2.2-5.2). Participants with osteophytes in 3-4 subregions also had higher odds of walking less than 6,000 steps/day (OR 2.1, 95% CI: 1.3-3.5, respectively). CONCLUSION: MRI-detected features of osteoarthritis of the patellofemoral joint are related to pain and functional performance. This knowledge highlights the need to develop treatments for those with patellofemoral joint osteoarthritis to improve pain and maximize function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».