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Enregistrement W1997321413 · doi:10.3928/01477447-20080801-20

Prevalence of Knee Osteoarthritis and Analysis of Pain, Rigidity, and Functional Incapacity

2008· article· en· W1997321413 sur OpenAlexaboutno aff
Montserrat Núñez, Esther Núñez, Sergi Sastre, Josep-María Segur, F. Maculé

Notice bibliographique

RevueOrthopedics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisRigidity (electromagnetism)ArthropathyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knee osteoarthritis is one of the most prevalent health problems in our society. It accounts for 10% of all primary care visits in general medicine and 30% of outpatient appointments. The objectives of this cross-sectional descriptive study of 100 patients suffering from gonarthritis were to assess pain, functional capacity, and joint damage in patients diagnosed with knee osteoarthritis, as well as the possible repercussions for subsequent surgical treatment. Sociodemographic, clinical, and radiological data were collected, and pain and functional capacity were evaluated by using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. The majority (71) of patients were women, mean age 71 years (SD=7.84), of low educational (66%) and financial (89%) status, with mean disease duration of 11.8 years. Of the total, 87% presented with comorbidity. Radiographs revealed a varus malalignment in 31% of patients and a valgus malalignment in 17%, with bone collapse in 39% of these. The factors that most affect surgery and subsequent rehabilitation are closely linked to social status, the general state of the patient, and the radiological severity of gonarthritis. Most of the patients were obese and suffered from comorbid conditions, and some presented with psychopathology. These factors may influence surgery, and thus improvements in primary care should be made as a way of offering a simpler and more effective treatment for gonarthritis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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