Faculty Opinions recommendation of The association of osteoarthritis risk factors with localized, regional and diffuse knee pain.
Notice bibliographique
Résumé
Objective-To identify determinants of different patterns of knee pain with a focus on risk factors for knee osteoarthritis Design-The Knee Pain Map is an interviewer-administered assessment that asks subjects to characterize their knee pain as localized, regional, or diffuse.A total of 2277 participants from the Osteoarthritis Initiative were studied.We used multinomial logistic regression to examine the relationship between risk factors for OA and knee pain patterns.We examined the bivariate and multivariate relationships of knee pain pattern with age, BMI, sex, race, family history of total joint replacement, knee injury, knee surgery, and hand OA.Results-We compared 2462 knees with pain to 1805 knees without pain.In the bivariate analysis, age, sex, BMI, injury, surgery, and hand OA were associated with at least one pain pattern.In the multivariate model, all of these variables remained significantly associated with at least one pattern.When compared to knees without pain, higher BMI, injury, and surgery were associated with all patterns.BMI had its strongest association with diffuse pain.Older age was less likely to be associated with localized pain while female sex was associated with regional pain.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,061 |
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 ».