Association between hip pain and radiographic hip osteoarthritis in primary care: the CHECK cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background The diagnosis of hip osteoarthritis (OA) is often based on clinical symptoms, such as pain and stiffness, and radiographic features. However, the association between hip pain and hip radiographic OA (ROA) remains uncertain. Aim To examine the association between hip pain and hip ROA. Design and setting Cross-sectional analysis of a Dutch cohort, the Cohort Hip and Cohort Knee (CHECK) study. Method The participants (aged 45–65 years) had all experienced hip and/or knee pain for which they had not had a prior consultation or were within 6 months of their first consultation with a GP. Using weight-bearing anteroposterior pelvis radiographs, definite and early-stage hip ROA were defined as Kellgren and Lawrence grade ≥2 and ≥1, respectively. Presence of ROA and pain was assessed in the hips of all participants. The association between hip pain and ROA was assessed using generalised estimating equations. Results The prevalence of definite ROA was 11.0% ( n = 218/1982 hips), with prevalence in painful and pain-free hips of 13.3% ( n = 105/789) and 9.5% ( n = 113/1193), respectively. Prevalence of early-stage hip ROA was 35.3% ( n = 700/1982), with prevalence in painful and pain-free hips of 41.2% ( n = 325/789) and 31.4% ( n = 375/1193), respectively. Compared with pain-free hips, the odds ratio painful hips was 1.51 (95% confidence interval [CI] = 1.16 to 1.98) for definite ROA and 1.47 (95% CI = 1.24 to 1.75) for early-stage ROA. Conclusion Hip pain was associated with definite and early-stage hip ROA, yet the overall ROA prevalence was modest and the prevalence among pain-free hips was substantial. Therefore, radiographs provided little assistance with help to identify patients with hip OA among patients who recently presented with hip or knee complaints.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».