Noisy knees - knee crepitus prevalence and association with structural pathology: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Knee crepitus, the audible crackling or grinding noise during knee movement, can be experienced across the lifespan and create concern for underlying pathology. Our systematic review aims to provide a summary estimate of knee crepitus prevalence and its association with structural pathology among the general population and across knee conditions. Design: Systematic review and meta-analysis. Data sources: Medline, Embase, CENTRAL, Web of Science, SPORTDiscus and CINAHL. Eligibility criteria: Studies evaluating knee crepitus prevalence. Results: 103 studies involving 36 439 participants (42 816 knees) were included. Based on very low certainty evidence, the pooled prevalence of knee crepitus in the general population was 41% (7609 knees; 95% CI 36% to 45%; I2=92.6%); in pain-free persons 36% (852 knees; 95% CI 23% to 50%; I2=91.9%), and in those with osteoarthritis (OA) 81% (18 821 knees; 95% CI 75% to 87%; I2=97.9%). Across other musculoskeletal knee conditions, the pooled prevalence of knee crepitus ranged from 35% (ligament injury; 2740 knees; 95% CI 27% to 44%; I2=95.6%) to 61% (cartilage pathology; 1445 knees; 95% CI 40% to 81%; I2=98.2%). There was low to very low certainty evidence of an association between knee crepitus and radiographic OA (OR 3.79, 95% CI 1.99 to 7.24; 1725 knees; I2=53.0%) and several OA-related features on magnetic resonance imaging (MRI). Conclusion: In this review, knee crepitus was prevalent in the general population, pain-free persons, those with knee OA and other musculoskeletal knee conditions. Knee crepitus was associated with a more than threefold increased odds of radiographic OA diagnosis and several OA-related MRI features. The low to very low certainty of evidence informing our aggregated prevalence estimates and association outcomes suggest that results should be interpreted with caution.
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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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».