Associations of Physical Activity, Sedentary Behaviour, Pain, Function and Quality of Life With Diabetes and Knee Osteoarthritis: Data From the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relation of radiographic knee osteoarthritis (RKOA) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) to physical activity, pain, physical function, and quality of life. METHODS: Data on physical activity (light and moderate-vigorous physical activity minutes/day, steps/day, sedentary time percent of wear time), pain, physical function (Western Ontario and McMaster Index, walking speed during 20-m walk) and quality of life (SF-12) from the Osteoarthritis Initiative at the 48-month visit were included. Participants (n = 1788) were categorised into no RKOA or T2DM, RKOA-alone, T2DM-alone, and RKOA and T2DM. Multivariable regression models, adjusted for age, sex, and BMI, assessed the relationship of disease status to outcomes. RESULTS: Compared to RKOA-alone, RKOA and T2DM were associated with lower moderate-vigorous physical activity (Coefficient: 4 min/day, 95% CI: [-7, -1]) and steps/day (-817 steps/day [-1291, -343]) and higher sedentary time percent (1.3%/day [-0.2, 2.8]). No significant differences were found in light physical activity (-11 min/day [-25, 2]). The RKOA and T2DM groups reported greater pain (1.0 [0.4, 1.6]) and functional limitations (3 [1, 5]), slower walking speed (-0.09 m/s [-0.12, -0.05]), and worse quality of life (-3.2 [-4.8, -1.6]). T2DM-alone was also associated with lower physical activity and worse quality of life than RKOA-alone. CONCLUSIONS: The comorbidity of RKOA and T2DM and T2DM-alone were associated with lower physical activity and worse quality of life than RKOA-alone. Management should address both conditions concurrently rather than in isolation.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».