Letter to the Editor Comment on ‘‘The Effects of Bariatric Surgery Weight Loss on Knee Pain in Patients with Osteoarthritis of the Knee’’
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2013 Janice Lin et al.This is an open access article distributed under theCreativeCommonsAttribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. It was with great interest that we read “The Effects of Bariatric Surgery Weight Loss on Knee Pain in Patients with Osteoarthritis of the Knee ” by Edwards et al. [1]. As other studies have shown, obesity is an incrementally modifiable risk factor for the development and progression of knee osteoarthritis (KOA) [2, 3]. Any opportunity to treat obesity and potentially limit KOA progression and disability will be an important public health strategy. Bariatric surgery is superior to regimented dietary and exercise programs in helping obese patients achieve andmaintainweight loss [4, 5], and thus we think the authors focused on an important potential option to help obese patients avoid total joint replacement surgery. We found it valuable that the authors conducted a joint-driven and hypothesis-driven study to track pain and functional improvement in patients who underwent the three types of bariatric surgery: gastric bypass, sleeve gastrectomy, and laparoscopic adjustable gastric banding (LAGB). We agree with the authors that the existing literature is limited in examining the effect of bariatric surgery onKOA, particularly with confirmation of patients ’ radiographic KOA and the utilization of validated tools such as Western Ontario and
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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 | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».