Osteoarthritis Across Joint Sites in the Million Veteran Program Cohort: Insights From Electronic Health Records and Military Service History
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the relationship between the frequency of idiopathic osteoarthritis (OA) and characteristics including demographics, comorbidities, military service history, and physical health in a veteran population. METHODS: We performed a cohort study in the Million Veteran Program (MVP) using International Classification of Diseases, 9th and 10th revision codes to define the frequency of site-specific OA across 3 joints or unspecified OA in veterans with respect to demographics (eg, age, sex, race and ethnicity), military service data, detailed electronic health records, military branch, and war era. RESULTS: We validated previous reports of sex- and age-dependent differences in OA frequency, and we identified that unspecified OA was associated with a higher frequency of 16 Deyo-Charlson comorbidities. These associations generally persisted within each isolated joint site-specific OA. Depending on military branch, prior military engagement was differentially associated with the frequency of OA. Prior United States Army and Navy service were associated with higher and lower risk, respectively, of OA across all joint sites; however, multivariable-adjusted models adjusting for a range of covariates, including age, sex, and ancestry, reversed the apparent protective effect of prior Navy service. CONCLUSION: These findings highlight the breadth of factors associated with OA in the MVP veteran population and suggest that physical status may be a modifiable risk factor for OA. This work may help in the design of strategies to optimize appropriate detection, intervention, treatment, and even rehabilitation for OA in veterans and the general population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».