Association of Changes in Hand Pain With <scp>BMI</scp>, Employment, and Mental Well‐Being Over Four Years in Patients With Hand Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to characterize patients with hand osteoarthritis (OA) with deteriorating or improving hand pain and to investigate patients achieving good clinical outcome after four years. METHODS: We used four-year annual Australian/Canadian Hand Osteoarthritis Index (AUSCAN) pain subscale (range 0-20) measurements from the Hand OSTeoArthritis in Secondary Care cohort (patients with hand OA). Pain changes were categorized as deterioration, stable, and improvement using the Minimal Clinical Important Improvement. Good clinical outcome was categorized using the Patient Acceptable Symptom State (PASS). Associations between baseline characteristics (patient and disease characteristics, coping styles, and illness perceptions) and outcomes were investigated using multinomial or binary logistic regression, adjusted for baseline pain, age, sex, and body mass index (BMI). RESULTS: A total of 356 patients (83% female, mean age 60.6 years, mean AUSCAN score 9.1) were analyzed. Pain improved for 38% of patients, deteriorated for 30% of patients, and remained stable for 32% of patients over four years. Four-year pain development followed annual trends. At baseline, 44% of patients reached PASS, and 49% of patients reached PASS at follow-up. Higher BMI, coping through comforting cognitions, and illness comprehension were positively associated with pain deterioration. Higher AUSCAN function score, mental well-being, and illness consequences were negatively associated with pain improvement. Employment (positive) and emotional representations (negative) were associated with both improvement and deterioration. Higher baseline AUSCAN function, tender joint count, and symptoms attributed to hand OA were associated negatively with PASS after four years. CONCLUSION: The pain course of patients with hand OA is variable, not inevitably worsening, and various factors may play a role. Whether modification of these risk factors can influence pain outcomes requires further investigation.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».