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Enregistrement W4411255879 · doi:10.7189/jogh.15.04173

Association between physical activity and knee osteoarthritis: a comprehensive systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4411255879 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaofeng Cui, Fangfang Xie, Jian Cui, Yukui Tian, Xue Bai, Junchang Liu, Fei Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisOsteoarthritisMedicineAssociation (psychology)MEDLINESystematic reviewPhysical activityPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePsychologyInternal medicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knee osteoarthritis (KOA), a debilitating chronic degenerative joint disease, substantially compromises patients' functional capacity and quality of life. Although physical activity (PA) has been recognised as a modifiable risk factor in the development of KOA, its potential protective role remains debated. To clarify this clinical uncertainty, we conducted a rigorous systematic review and meta-analysis to comprehensively assess the association between PA levels and the risk of incident KOA. Methods: We systematically searched PubMed, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science databases for published observational studies on the association between PA and knee osteoarthritis. Following the PRISMA guidelines, we selected English literature from inception to publication on 21 September 2024, and assessed study quality according to the Newcastle-Ottawa scale. Our protocol is available on PROSPERO. Results: Our systematic screening identified 14 eligible observational studies (13 cohort studies and one case-control study) involving 507 696 participants with 27 412 incident cases of KOA. A pooled analysis comparing levels of PA intensity showed a 26% increased risk of knee OA for high PA compared with moderate PA (relative risk (RR) = 1.26; 95% CI = 1.17-1.37). In contrast, neither high PA (RR = 1.02; 95% CI = 0.84-1.23) nor moderate PA (RR = 0.94; 95% CI = 0.84-1.05) showed protective effects compared with low PA reference groups. Stratified analyses showed nonsignificant associations in cohort studies (RR = 1.06; 95% CI = 0.87-1.29) compared with case-control studies (RR = 0.41; 95% CI = 0.20-0.83). Notably, regional subgroup analyses showed comparable PA-related risks between European (RR = 1.01; 95% CI = 0.74-1.38) and North American populations (RR = 1.03; 95% CI = 0.81-1.31). Crucially, gender-stratified analyses demonstrated no significant differential risk in males (RR = 1.20; 95% CI = 0.54-2.70) vs. females (RR = 0.73; 95% CI = 0.29-1.82). Conclusions: This systematic review comprehensively demonstrated a dose-dependent relationship between physical activity intensity and the risk of knee osteoarthritis. Our meta-analysis showed that high PA levels significantly increased the risk of knee osteoarthritis compared with moderate PA. In addition, limited evidence suggested that exceeding international PA guidelines may increase the risk of osteoarthritis (RR = 1.18; 95% CI = 1.02-1.35). However, future studies need to be executed to further define the type of activity, optimal dose and duration required to effectively reduce the risk of knee osteoarthritis. Registration: PROSPERO: CRD42024600175.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,036
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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