Association Between Symptomatic Knee Osteoarthritis and Target Glycemic Control in Individuals With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Knee osteoarthritis (OA) commonly affects individuals with type 2 diabetes (T2DM) and is associated with increased risk of diabetes-related complications. To better understand potential mechanisms, we examined the association between symptomatic knee OA and glycemic control in individuals with T2DM. METHODS: In this cross-sectional study, we recruited individuals with T2DM aged ≥45 years from three academic centers in Canada. Online questionnaires assessed demographics, medical history, and joint symptoms. We abstracted glycosylated hemoglobin (HbA1c) from clinic records. Knee OA was defined as fulfilling the National Institute of Clinical Excellence criteria. Target glycemic control was defined as an HbA1c level ≤7.0%. Multivariable logistic regression assessed the association between knee OA and target glycemic control, adjusting for age, gender, education level, and body mass index. Secondary analyses assessed associations between knee OA with pain ≥20/100 (and knee OA with walking difficulty) and target glycemic control. RESULTS: Among 351 participants (mean age 66.2 years, 50.7% women), 28.5% met the criteria for knee OA and 43.9% were at glycemic target. In unadjusted analyses, those with knee OA had lower odds of being at target glycemic control (odds ratio [OR] 0.60, 95% confidence interval [CI] 0.37-0.97), but the association was not statistically significant after adjusting for confounders (OR 0.65, 95% CI 0.39-1.08). In those with knee OA with pain ≥20/100, a negative association with target glycemic control was statistically significant in adjusted analysis (OR 0.58, 95% CI 0.34-0.99). CONCLUSION: Individuals with T2DM and painful knee OA are less likely to be at glycemic target, increasing their risk of diabetes complications.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».