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Enregistrement W2133124858

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

2014· article· id· W2133124858 sur OpenAlexaboutno aff
Peni

Notice bibliographique

RevueJurnal Mahasiswa PSPD FK Universitas Tanjungpura · 2014
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyWOMACOsteoarthritis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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