Frailty moderates the relation between moderate-to-vigorous physical activity & stationary time with knee osteoarthritis symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is protective against osteoarthritic development and is among the best approaches to manage frailty, which can be characterized as the presence of health deficits. It is unclear whether overall health of a person influences the relation between physical activity and knee-joint health. OBJECTIVE: Test the hypothesis that physical activity is associated with knee osteoarthritis symptoms and investigate frailty as a moderator. DESIGN: This cohort observational study included participants (n = 1351; 728 females) from the Osteoarthritis Initiative, aged 45-79 (60±9) years. Hip-worn accelerometers were used to quantify free-living stationary time, light (LPA) and moderate-to-vigorous-physical-activity (MVPA). The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) defined symptom progression. Baseline frailty was determined via a 31-item Frailty Index and participants grouped into Non-Frail (0-0.09), Very-Mild Frailty (0.1-0.19), and Mild Frailty+ (>0.2). Accelerometry and WOMAC were determined at 72-month follow-up. RESULTS: MVPA (18±19mins/day) was negatively related to WOMAC outcomes (β<-0.0155, p < 0.0022), while LPA (274±79mins/day) was not (β<0.0005, p > 0.3061). Stationary time (606±88mins/day) was positively associated with WOMAC stiffness (β=0.0009, p = 0.0147). Frailty (0.134±0.077) did not moderate LPA and WOMAC relations (p > 0.308). A stronger negative relation between MVPA and WOMAC pain (β=-0.0092, p = 0.041) was observed in the Mild Frailty+ group compared to the Very-Mild Frailty and Non-Frail groups. A stronger positive relation between Stationary time and WOMAC stiffness (β=0.0013, p = 0.012) was observed in the Mild Frailty+ groups compared to the Very-Mild Frailty and Non-Frail groups. CONCLUSION: Engaging in MVPA and limiting stationary time may be more beneficial on knee osteoarthritis pain and stiffness among frailer older adults.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».