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Enregistrement W6999880380

DIETARY INFLAMMATORY INDEX AND KNEE STRUCTURES ON MRI AND PAIN: A PROSPECTIVE COHORT STUDY

2022· article· en· W6999880380 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisProspective cohort studyKnee painLogistic regressionCohortCohort studyCartilageWOMAC
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundWhile some individual dietary nutrients/components have been shown to be associated with knee osteoarthritis (OA) progression, the associations of the dietary inflammatory index (DII), which reflects the overall inflammatory potential of a diet, with MRI-detected structural changes and pain have not been investigated.ObjectivesThis longitudinal study aimed to determine whether DII scores are associated with knee structural changes and pain over a 10.7-year follow-up in community-dwelling older adults.MethodsThis study utilised the data from a prospective population-based cohort study (mean age 63 years, 51% women) in which 1,099, 875, 768 and 563 participants completed assessments at baseline, 2.6, 5.1 and 10.7 years, respectively. T1-weighted or T2-weighted MRI of the right knee was performed to measure cartilage volume (CV) and bone marrow lesions (BMLs) at baseline and 10.7 years. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain questionnaire was used to measure knee pain at all assessments. Baseline energy-adjusted DII (E-DII) scores were calculated using a validated Food Frequency Questionnaire. X-ray was performed to assess radiographic knee osteoarthritis (ROA). Linear, log-binomial regression and linear mixed-effects modelling with adjustments for covariates were used to examine the associations of E-DII with CV loss, BML size increase and knee pain, respectively. Pain trajectories (i.e., ‘Minimal Pain’, ‘Mild Pain’, and ‘Moderate Pain’) were previously identified in this cohort using group-based trajectory modelling [1]. Multi-nominal logistic regression was used to examine the association between E-DII and pain trajectory groups.ResultsThe mean E-DII at baseline was -0.48±1.39. In multivariable analyses, E-DII score was not associated with tibial CV loss and BML size increase [CV loss: β=0.03% per annum, 95%CI -0.01–0.06; BML size increase: relative risk (RR)=0.94, 95%CI 0.84–1.05;]. Higher E-DII was associated with greater pain score over 10.7 years (β=0.21, 95%CI 0.004-0.43) and an increased risk of belonging to ‘Moderate pain’ as compared to ‘Minimal Pain’ trajectory group [relative risk ratio (RRR): 1.19, 95%CI 1.02-1.39] after adjustment for age, body mass index, physical activity, education level, employment, emotional problems, comorbidities, and ROA.ConclusionHigher DII was associated with greater pain score and higher risk of more severe pain trajectory, but not structural changes, suggesting discordance between effects of diet on structural damage and pain, and that targeting pro-inflammatory diets may be beneficial to reduce pain.References[1]Pan F, Tian J, Aitken D, Cicuttini F, Jones G. Predictors of pain severity trajectory in older adults: a 10.7-year follow-up study. Osteoarthritis Cartilage. 2018;26(12):1619-26.Disclosure of InterestsNone declared

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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