HUBUNGAN INDEKS MASSA TUBUH (IMT) DENGAN NYERI, KEKAKUAN SENDI DAN AKTIVITAS FISIK PADA PASIEN OSTEOARTRITIS LUTUT DI POLIKLINIK BEDAH ORTOPEDI RSU DR. SOEDARSO PONTIANAK TAHUN 2013
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Penelitian telah menunjukkan bahwa indeks massa tubuh (IMT) merupakan faktor risiko penting terjadinya osteoartritis lutut. Namun, sedikit diketahui apakah IMT juga berhubungan dengan keparahan gejala diantara individu dengan osteoartritis lutut. Tujuan: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari hubungan antara nyeri, kekakuan sendi dan aktivitas fisik pada pasien osteoartritis lutut. Metodologi: Penelitian ini merupakan penelitian analitik dengan pendekatan potong lintang. Sebanyak 43 pasien dengan OA lutut yang datang ke Klinik Bedah Ortopedi dilibatkan dalam penelitian ini. Diagnosis berdasarkan pada kriteria OA lutut dari American College of Rheumatology (ACR). Pengukuran berat dan tinggi badan dilakukan pada setiap responden untuk menghiting IMT. Responden juga menyelesaikan kuesioner Western Ontario and Mcmaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) Hasil: Indeks massa tubuh memiliki hubungan yang bermakna dengan beratnya gejala OA lutut, untuk WOMAC nyeri (p=0,002), WOMAC kekakuan sendi (p=0,000), dan WOMAC aktivitas fisik (p=0,000). Di lain pihak, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara semua subkategori WOMAC dengan usia. Kesimpulan: Berdasarkan hasil analisis ini, dapat disimpulkan bahwa pasien OA lutut dengan IMT yang tinggi memiliki risiko lebih besar untuk mengalami gejala yang lebih berat. Kata kunci: Indeks massa tubuh, Osteoartritis lutut, Indeks WOMAC
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».