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Enregistrement W4404300158 · doi:10.1016/j.jocd.2024.101547

Associations between Bone Mineral Density and WOMAC Scores in Healthy Individuals: Insights from the Qatar Biobank

2024· article· en· W4404300158 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Al‐Hamdani, Saja A Abdallah, Amal Al-Haidose, Atiyeh M. Abdallah

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Densitometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQatar University
Mots-clésMedicineBiobankBone mineralWOMACPhysical therapyEnvironmental healthAlternative medicineInternal medicineBioinformaticsOsteoporosisPathologyOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bone mineral density (BMD) is an indicator of bone health that predicts future bone fractures. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) is used to assess the severity of symptoms related to pain, stiffness, and function in diseased hip and knee joints. Here we assessed whether BMD measured at specific sites predicts WOMAC scores in healthy individuals whilst controlling for sociodemographic variables. METHODOLOGY: BMD, sociodemographic, and WOMAC data were collected from 1764 healthy adult individuals attending the Qatar Biobank (QBB). Multiple linear regression was used to examine associations between sociodemographic factors, total body BMD and BMD related to specific skeletal sites (including femoral (femoral neck and trochanter), trunk, pelvis and total spine), and the three WOMAC subscales (pain, stiffness, and physical function). RESULTS: = 0.091, ΔF(7, 1724) = 3.762, p < 0.001) after controlling for sociodemographic variables, with a higher total body BMD associated with an increase in compromised physical function. CONCLUSION: Total body BMD seems to be a more important predictor of stiffness and physical function than specific skeletal sites BMD measures. Monitoring BMD may have important implications for osteoarthritis patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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