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Enregistrement W4387528128 · doi:10.1002/pmrj.13082

Maximal daily stepping cadence partially explains functional capacity of individuals with end‐stage knee osteoarthritis

2023· article· en· W4387528128 sur OpenAlexaboutno aff
Rashelle M. Hoffman, Hope Davis‐Wilson, Shawn L. Hanlon, Laura A. Swink, Paul W. Kline, Elizabeth Juarez‐Colunga, Edward L. Melanson, Cory L. Christiansen

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science AllianceU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCadenceOsteoarthritisMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyStage (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Individuals with end‐stage knee osteoarthritis (OA) walk at a lower intensity (ie, slower step cadence) contributing to worse physical function. Previous literature reports daily step counts and sedentary time, with little information regarding stepping bouts or cadence. Determining relationships between daily higher stepping cadence duration and clinical outcomes can move the field toward optimal daily stepping prescription. Objective To quantify daily physical activity patterns of individuals with end‐stage knee OA and determine the contribution of high stepping cadence to explain functional capacity variability. Design Cross‐sectional analysis. Setting Veterans Administration medical center. Participants U.S. military veterans ( n = 104; age: 67.1 years [7.2]; mean [SD]; male [89.3%]) with end‐stage knee OA were enrolled. Intervention Not applicable. Main outcome measure Functional capacity (6‐Minute Walk Test [6MWT]). Physical activity (activPAL wearable sensor; cadence and time sitting, standing, and stepping), pain (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index‐pain subscale) sociodemographic variables, and comorbidities (body mass index and Functional Comorbidity Index) are the main explanatory variables. Results Participants' wake time was mainly sitting (11.0 h/day) in ≥60‐minute bouts (29.7% ± 12.7 of sitting time). Standing (3.4 hours/day) and stepping (1.4 h/day) primarily occurred in 0–5 minute bouts (standing: 87.7% ± 14.4 of standing time, stepping: 98.7% ± 12.7 of stepping time) and stepping cadence was predominantly incidental (1–19 spm; 52.9% ± 9.6 of total stepping time). Backward elimination model results indicated shorter medium‐to‐brisk cadence bout duration, older age, and higher pain significantly explained shorter 6MWT distance ( Adj R 2 =0.24, p < .01). Conclusions Individuals with knee OA spend most of their waking hours sitting, while standing and stepping occurs in short bouts at very low stepping cadence. Decreased time in high stepping cadence is associated with lower functional capacity. Future studies should explore if increasing the daily time spent in higher step cadence can improve functional capacity in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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