Cross-Sectional and Longitudinal Associations of Comorbidities with Knee Symptoms and Radiographic Abnormalities of Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to investigate the associations of comorbidities with knee symptoms and radiographic abnormalities of osteoarthritis (OA). METHODS: Participants were from the Osteoarthritis Initiative. Comorbidities were identified at baseline using the modified Charlson Comorbidity Index. For both knees, symptoms were assessed annually from baseline to 48 months using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain and function scores (rescaled range 0-100), and radiographic abnormalities using the Kellgren-Lawrence (KL, 0-4) grades. The presence of significant pain and functional disability was defined as a WOMAC score of ≥ 25 and ≥ 22, respectively, and radiographic OA (ROA) as KL ≥ 2. An increase of ≥ 9 in WOMAC scores and ≥ 1 in KL grades were defined as symptomatic and radiographic progression, respectively. RESULTS: Of 3337 participants, 28% and 9% had one and ≥ 2 comorbidities, respectively. The number of comorbidities was associated with the presence of significant functional disability (odds ratios [ORs] 1.15; 1.46) and predicted the progression of both knee pain and functional disability (ORs 1.11; 1.51). For the type of comorbidities, non-OA musculoskeletal diseases were associated with the presence of ROA and significant functional disability (ORs 1.63; 1.82) and showed a trend to predict incident ROA (OR 1.84, 95% confidence interval 1.00-3.38 p = 0.051). Diabetes and kidney diseases were associated with symptomatic progression of OA (ORs 1.38; 2.72). CONCLUSIONS: Having more comorbidities, especially diabetes and kidney diseases, is associated with symptomatic progression of knee OA. Moreover, non-OA musculoskeletal diseases may be associated with the presence and onset of ROA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».