Role of Hyaluronic Acid in Early Diagnosis of Knee Osteoarthritis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Osteoarthritis of knee is traditionally diagnosed on the basis of clinical and radiological findings. Usually joint tissue degeneration is already advanced by the time a clinical diagnosis is made, hence the research focus has now shifted to use of biomarkers to diagnose the condition at an early stage of the disease. AIMS & OBJECTIVES: The aim of this study was to assess the efficacy of serum HA levels in early detection and grading of the severity of primary knee osteoarthritis and it's co-relation with Western Ontario and McMaster university osteoarthritis index (WOMAC scores) and Kellgren -Lawrence grading (K-L grade). MATERIALS AND METHODS: The study included 150 subjects (100 cases and 50 controls) and all were subjected to WOMAC scoring and K-L grading and estimation of serum HA levels. RESULTS: Age and WOMAC scores have significant correlation with HA levels, but multivariate analysis shows only WOMAC score as an independent variable associated with HA levels. The results show statistically significant high HA levels in cases than in normal population. HA levels are also able to differentiate between various clinical severity grades. ROC Curve analysis suggests cut-off levels of HA between mild, moderate and severe cases. CONCLUSION: HA levels are able to differentiate between normal asymptomatic population and symptomatic cases and also between various severity grades of osteoarthritis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle