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Enregistrement W2005780851 · doi:10.1002/acr.20170

After patients are diagnosed with knee osteoarthritis, what do they do?

2010· article· en· W2005780851 sur OpenAlexafffundabout
Kelly Grindrod, Carlo A. Marra, Lindsey Colley, Jolanda Cibere, Ross T. Tsuyuki, John M. Esdaile, Louise Gastonguay, Jacek A. Kopec

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of AlbertaArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisPhysical therapyQuality of life (healthcare)Knee painOverweightMedical prescriptionBody mass indexAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To learn more about the health services and products that patients use after receiving a diagnosis of knee osteoarthritis (OA), as well as the trajectory of their health-related quality of life (HRQOL). METHODS: Using a simple screening survey, community pharmacists identified 194 participants with previously undiagnosed knee OA. Of these participants, 190 were confirmed to have OA on further investigation. At baseline and 1, 3, and 6 months after diagnosis, a survey was administered to assess health services, product use, and HRQOL, including the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), the Medical Outcomes Study Short Form 36 (SF-36) health survey, the Paper Adaptive Test (PAT-5D-QOL), and the Health Utilities Index Mark 3. RESULTS: With a mean age of 63 years, participants were mostly women, white, and overweight. By 6 months, more than 90% of the participants had visited their family physician to discuss their OA, and more than 50% of participants took either prescription or nonprescription analgesics. In addition, three-quarters of the participants started exercising, one-third initiated activity aids, and one-third had started natural medicine products. At 6 months compared with baseline, significant improvements were seen in the SF-36 physical component summary (P = 0.001) and bodily pain domain scores (P = 0.02), the PAT-5D-QOL overall, pain, and usual daily activities scores (P < 0.001 for all), and the WOMAC total, pain, and function scores (P < 0.001 for all). CONCLUSION: Within 6 months of receiving a diagnosis of knee OA, participants made several lifestyle interventions, often without the advice of a health professional, and saw improvements in their pain and function.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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