A systematic review of the sex differences in risk factors for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous systematic reviews focused on the evidence of common risk factors for knee OA (KOA); however, the effect and strength of association between risk factors and KOA might be different between the two sexes. The aim of the present systematic review was to determine the current evidence on sex differences in the association between risk factors and KOA and their prevalence. METHODS: We searched the following electronic bibliographic databases: MEDLINE (PubMed), EMBASE and Web of Science. A methodological quality assessment was conducted independently by two researchers according to an adapted version of the standardized set of criteria known as the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). The NOS, a star system, was converted to three categories of quality. RESULTS: In total, 27 studies reported sex-specific risk estimates on several risk factors for KOA. Out of the 22 longitudinal cohort studies (except one nested case-control), 12 were of good quality and 10 were of fair quality. The five cross-sectional studies consisted of one of good, three of fair and one of poor quality. There was an indication of sex differences in risk factors leading to higher risk of KOA: high BMI, alcohol consumption, atherosclerosis and high vitamin E levels in women, and high physical activity, soft drink consumption and abdominal obesity in men. Knee injury, high blood pressure and low step rate seem to affect both women and men. CONCLUSION: More good quality studies are needed to assess sex differences in risk factors for KOA, especially for symptomatic/clinical OA.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».