The Relationship Between Sarcopenic Obesity and Knee Osteoarthritis: The SARCOB Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate whether sarcopenic obesity may contribute to knee osteoarthritis or not. METHODS: In this study, we assessed 140 community-dwelling adult patients. Their demographic data were recorded along with comorbidities. Anterior mid-thigh muscle thickness in the axial plane was measured on the dominant leg using ultrasound midway between the anterior superior iliac spine and the upper end of patella in millimeter. Then, the sonographic thigh adjustment ratio was calcu- lated by dividing this thickness by body mass index. ISarcoPRM algorithm was used for the diagnosis of sarcopenia. Kellgren-Lawrence grading was used for knee osteoarthritis . Functional evaluation was performed using chair stand test, gait speed, and grip strength. RESULTS: There were 50 patients with knee osteoarthritis and 90 age- and gender-similar control sub- jects. When compared with controls, anterior thigh muscle thickness, gait speed, and grip strength were found to be similar between the groups, whereas body mass index and chair stand test val- ues were higher in the knee osteoarthritis group (both P < .05). In addition, sarcopenic obesity was observed in 12 (13.3%) of control subjects and in 14 (28%) of osteoarthritis patients. When age, gen- der, exercise, smoking, and body composition type (i.e., nonsarcopenic nonobese, sarcopenic only, obese only, and sarcopenic obesity) were taken into binary logistic regression analyses, only sarcope- nic obesity [relative risk ratio = 2.705 (95% CI: 1.079-6.779)] was independently related with the knee osteoarthritis (P < .05). CONCLUSION: Our preliminary study has shown that neither sarcopenia nor obesity but sarcopenic obe- sity seems to be independently related to the knee osteoarthritis. Further longitudinal studies with larger samples are required for investigating the effects of obesity and sarcopenia on the develop- ment of knee osteoarthritis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».