Optimizing osteoarthritis care through clinical and community partnership: Results of an exploratory trial
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose: To conduct an exploratory trial of a clinic-community care model (OA CARE) for managing osteoarthritis (OA). Design: Participants (n = 60) with symptomatic knee or hip OA and overweight/obesity were randomized to OA CARE or a usual care control group (UC). Participants in the OA CARE group received a 12-month medical membership to a local YMCA, which included a 12-week weight loss program and access to exercise programming, as well as referrals to rehabilitation, nutrition, sleep-related and psychological services. Participants' primary care clinicians were given a video-based summary of OA treatment guidelines. Feasibility metrics included engagement with the weight loss program and exercise resources. Outcomes were assessed at baseline, 6-months and 12-months. The primary outcome was the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Outcomes were analyzed between groups across time points using general linear mixed models. Results: Eighty-seven percent of the OA CARE group participated in the weight loss program, with a mean attendance of 9.2 sessions; 57 % participated in an exercise class. At 6-months, there was a statistically significant between-group difference in change in WOMAC total scores, with the OA CARE group showing greater improvement (-11.0, 95 % Confidence Interval -20.1, -1.9). At 12-months, the between-group change in WOMAC score was not statistically significant, though there was a small difference in favor of OA CARE Group (-4.9, 95 % Confidence Interval -14.1, 4.3). Conclusion: Feasibility metrics were positive, but effects of OA CARE were modest, and a more intensive approach may be needed to enhance impacts.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».