Evaluation of the degree of knee joint osteoarthritis in patients with early gray hair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis and one of the causes of pain and disability. The hair graying characteristic correlates strictly with chronological aging and take places to varying degrees in all individuals, disregarding gender or race. AIMS: Comparison of the degrees of clinical and radiologic severity of the knee OA in individuals with early hair graying compared to ordinary individuals. MATERIALS AND METHODS: A total of 60 patients with knee OA and similar demographic characteristics were enrolled in this study. All patients were classified in to 3 age subgroups in each of the case and control groups (30-40 year, 41-50 year, 51-60 year). In the case group, the patients must had early hair graying, too. Knee OA were classified using the Kellgren-Lawrence (KL) grading scale. Western Ontario McMaster University Osteoarthritis index (WOMAC) was applied to assess clinical severity of the knee OA. RESULTS: The mean ± SD of WOMAC index in the case group was 60.7 ± 15.9 and in the control group was 55.3 ± 15.3 (P = 0.1). The mean rank of KL scale in case group was 35.3 and in the control group was 25.6 (P = 0.02). CONCLUSION: Even at the same age of OA onset, the rate of progression of radiological findings and the grade of joint destruction in individuals with early hair graying are greater than normal individuals. However, clinical and functional relevant remain unclear.
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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 | 0,000 | 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 ».