Correlation between single limb support phase and self-evaluation questionnaires in knee osteoarthritis populations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the correlation between single limb support (SLS) phase (% of gait cycle) and the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire and Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36 Health Survey) in patients with knee osteoarthritis (OA). METHOD: A prospective observational study was employed with 125 adults with bilateral medial compartment symptomatic knee OA who underwent a physical and radiographic evaluation. Velocity, step length and SLS were assessed by a computerised mat (GAITRite). Patients completed the WOMAC and SF-36 Health Survey questionnaires. RESULTS: Statistical analysis examined the correlations between SLS and both questionnaires, between Kellgren & Lawrence (K&L) scores and both questionnaires and between SLS correlations and K&L correlations. We found significantly stronger correlations between SLS and WOMAC-pain, WOMAC-function, the SF-36 pain sub-category, velocity and step length than between K&L scores and these parameters (Pearson's r = 0.50 vs. 0.26, 0.53 vs. 0.34, 0.50 vs. 023, 0.81 vs. 0.33, 0.77 vs. 0.37, respectively; all p < 0.05). Significant differences in SLS were found over WOMAC-pain, WOMAC-function and SF-36 overall score quartiles (p < 0.05 for all). CONCLUSION: We recommend integrating SLS as an objective parameter in the comprehensive evaluation of patients with knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».