Associations of Body Mass Index With Pain and the Mediating Role of Inflammatory Biomarkers in People With Hand Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association of body mass index (BMI) with pain in people with hand osteoarthritis (OA), and explore whether this association, if causal, is mediated by systemic inflammatory biomarkers. METHODS: In 281 Nor-Hand study participants, we estimated associations between BMI and hand pain, as measured by the Australian/Canadian Osteoarthritis Hand Index (AUSCAN; range 0-20) and Numerical Rating Scale (NRS; range 0-10); foot pain, as measured by NRS (range 0-10); knee/hip pain, as measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC; range 0-20); painful total body joint count; and pain sensitization. We fit natural-effects models to estimate natural direct and natural indirect effects of BMI on pain through inflammatory biomarkers. RESULTS: Each 5-unit increase in BMI was associated with more severe hand pain (on average increased AUSCAN by 0.64 [95% confidence interval (95% CI) 0.23, 1.08]), foot pain (on average increased NRS by 0.65 [95% CI 0.36, 0.92]), knee/hip pain (on average increased WOMAC by 1.31 [95% CI 0.87, 1.73]), generalized pain, and pain sensitization. Mediation analyses suggested that the effects of BMI on hand pain and painful total body joint count were partially mediated by leptin and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), respectively. Effect sizes for mediation by leptin were larger for the hands than for the lower extremities, and were statistically significant for the hands only. CONCLUSION: In people with hand OA, higher BMI is associated with greater pain severity in the hands, feet, and knees/hips. Systemic effects of obesity, measured by leptin, may play a larger mediating role for pain in the hands than in the lower extremities. Low-grade inflammation, measured by hsCRP, may contribute to generalized pain in overweight/obese individuals.
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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 | 0,000 |
| 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 ».