Phenotypes of osteoarthritis-related knee pain and their transition over time: data from the osteoarthritis initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of knee osteoarthritis (OA) pain phenotypes, their transition patterns, and risk factors for worse phenotypes, may guide prognosis and targeted treatment; however, few studies have described them. We aimed to investigate different pain phenotypes, their transition patterns, and potential risk factors for worse pain phenotypes. METHODS: Utilizing data from the Osteoarthritis Initiative (OAI), pain severity was assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale. We identified the activity-related pain phenotypes and estimated the transition probabilities of pain phenotypes from baseline to the 24-month using latent transition analysis. We examined the risk factors at baseline with the 24-month pain phenotypes and the transition of pain phenotypes. RESULTS: In 4796 participants, we identified four distinct knee pain phenotypes at both baseline and 24-month follow-up: no pain, mild pain during activity (Mild P-A), mild pain during both rest and activity (Mild P-R-A), and moderate pain during both rest and activity (Mod P-R-A). 82.9% knees with no pain at baseline stayed the same at 24-month follow-up, 17.1% progressed to worse pain phenotypes. Among "Mild P-A" at baseline, 32.0% converted to no-pain, 12.8% progressed to "Mild P-R-A", and 53.2% remained. Approximately 46.1% of "Mild P-R-A" and 54.5% of "Mod P-R-A" at baseline experienced remission by 24-month. Female, non-whites, participants with higher depression score, higher body mass index (BMI), higher Kellgren and Lawrence (KL) grade, and knee injury history were more likely to be in the worse pain phenotypes, while participants aged 65 years or older and with higher education were less likely to be in worse pain phenotypes at 24-month follow-up visit. Risk factors for greater transition probability to worse pain phenotypes at 24-month included being female, non-whites, participants with higher depression score, higher BMI, and higher KL grade. CONCLUSIONS: We identified four distinct knee pain phenotypes. While the pain phenotypes remained stable in the majority of knees over 24 months period, substantial proportion of knees switched to different pain phenotypes. Several socio-demographics as well as radiographic lesions at baseline are associated with worse pain phenotypes at 24-month follow-up visit and transition of pain phenotypes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».