Comparing participant recruitment methods in knee osteoarthritis: Implications for community recruitment and its effects on clinical and biomechanical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based recruitment may relieve clinician-dependant strategies for participant recruitment in gait analyses for clinical populations. However, it is unknown whether individuals recruited through community-based self-report methods exhibit similar patient-reported outcomes and gait biomechanics to those clinically diagnosed by a healthcare provider. This study aims to explore the differences between self-reported and clinically diagnosed knee osteoarthritis in terms of pain, function, quality of life, and gait biomechanics. METHODS: Participants with self-reported knee osteoarthritis (n = 16) were recruited based on activity-related knee pain, while those with clinically diagnosed knee osteoarthritis (n = 16) diagnosed based on the American College of Rheumatology guidelines by an orthopaedic surgeon. Both groups completed the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score and Intermittent and Constant Osteoarthritis Pain questionnaires. Gait analysis was performed using three-dimensional motion capture, with sagittal plane knee angles, and knee flexion and adduction moments. Independent t-tests and statistical parametric mapping were used for group comparisons. FINDINGS: No differences were found between groups for patient-reported outcomes. Compared to individuals with clinically diagnosed knee osteoarthritis, individuals with self-reported knee osteoarthritis walked with reduced knee flexion angles and reduced peak knee flexion and adduction moments. INTERPRETATION: While patient-reported outcomes were not different, the biomechanical characteristics indicate that individuals recruited using community-based self-reported methodology may walk with gait patterns more closely resembling severe knee osteoarthritis. Although neither recruitment strategy is superior, these data support that employing a community-based self-report recruitment criterion may yield individuals who walk with gait patterns more closely resembling severe knee osteoarthritis compared to those clinically diagnosed.
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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 | 0,232 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».