Determinants of pain and functioning in hip osteoarthritis – a two-year prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify predictors of pain and disability in hip osteoarthritis. DESIGN: A prospective analysis of determinants of pain and functioning in hip osteoarthritis. STUDY SETTING: Rehabilitation clinic in a central hospital. PATIENTS: A total of 118 men and women aged 55-80 years who had radiologically diagnosed hip osteoarthritis and associated clinical symptoms and participated in a randomized controlled trial. MAIN MEASURES: The self-reported disease-specific pain and physical function were assessed using the pain and functioning subscales of the Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) Osteoarthritis index. The self-reported generic physical and mental functioning were assessed by using the Finnish-validated SF-36-item Health Survey RAND-36 subscales for function and physical and mental component summary scores. Outcome measures were recorded at 0, 3, 6, 12, 18 and 24 months. RESULTS: Multivariate linear mixed model analyses revealed that lower disease-specific pain score and better functioning (WOMAC) were predicted by higher educational level (9.61 (3.15 to 16.07); 9.07 (2.05 to 16.09)), supervised exercise training (-10.13 (-17.87 to -2.39); -11.58 (-19.40 to -3.77)), habitual conditioning physical activity (-0.48 (-0.96 to -0.01); -0.39 (-0.84 to 0.05)), absence of comorbidities (-6.30 (-12.35 to -0.24); -7.87 (-14.45 to -1.30)) and absence of additional knee osteoarthritis (-7.62 (-13.87 to -1.36); -8.02 (-14.81 to -1.23)), respectively. The same factors, except for the comorbidities, also predicted general physical functioning score (RAND-36). CONCLUSIONS: Higher education, absence of knee osteoarthritis and comorbidities, supervised exercise training and habitual conditioning physical activity predicted a lower presence of pain and better functional status in patients with hip osteoarthritis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».