Analysing the association of BMI, physical activity and sociodemographics with osteoarthritis symptom severity: cross-sectional study in Southern Bosnia and Herzegovina
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate the associations between body mass index (BMI), physical activity levels (PALs) and sociodemographic factors (gender, age, education and marital status) with different outcomes (symptoms) of osteoarthritis (OA) severity, in patients with knee OA. DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: The sample included 200 participants from southern Bosnia and Herzegovina (61 males, 65.1±9.01 years of age) who had been diagnosed with primary knee OA. OUTCOME MEASURES: OA symptoms as evidenced by the Western Ontario and McMaster Universities OA Index (WOMAC) scale, including three subscores (WOMAC-pain, WOMAC-stiffness, WOMAC-functionality) and total WOMAC score. The predictors included age (in years), gender (male or female), BMI, PAL, education level, urban/rural living environment and marital status (partnership). RESULTS: Female gender was correlated with the WOMAC-pain, WOMAC-stiffness and WOMAC-total. Older age was correlated with the WOMAC-pain and WOMAC-total. Patients who were better educated and reported higher PAL had better WOMAC functionality. BMI was the most significant factor of influence, with higher WOMAC-pain (OR 1.44, 95% CI 1.27 to 1.65), WOMAC-stiffness (OR 1.20, 95% CI 1.1 to -1.33), WOMAC-functionality (OR 1.26, 95% CI 1.13 to 1.40) and WOMAC-total (OR 1.29, 95% CI 1.6 to -1.44) scores in patients with higher BMI. CONCLUSIONS: Results indicate the necessity of controlling body weight in patients with diagnosed knee OA irrespective of gender. Further prospective studies are warranted in order to establish causality between variables.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».