The association between knee temperature and pain in elders with osteoarthritis of the knee: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis is a highly prevalent, disabling condition that causes significant pain and suffering among older adults. Cognitively impaired elders are as susceptible to osteoarthritis as their peers. However, since they have diminished ability to communicate their pain, an alternative method to detect osteoarthritis pain in cognitively impaired elders is urgently needed. Because the late stages of osteoarthritis involve joint inflammation with a mild increase in local temperature, skin surface temperature might reasonably be expected to serve as a proxy measure of osteoarthritis pain. If knee surface temperature could be shown to predict pain in cognitively intact elders, it could be used as a proxy measure of pain for cognitively impaired elders. AIM: To test this, the study reported here assessed the relationship between knee surface temperature and pain in cognitively intact elders with osteoarthritis of the knee. METHODS: We recruited 12 cognitively intact elders with documented osteoarthritis of the knee who lived in retirement apartments. Elders' pain and knee temperature were measured three times on three separate occasions. Osteoarthritis pain of the knee was measured using the Knee Pain Scale and the Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index pain subscale. A YSI Model 4000 Dual Channel Display Telethermometer was used to measure knee temperature. RESULTS: We found no significant associations between knee temperature and any of the pain measures used, with one exception. However, body mass index, amount of pain medication used and activity level observed during the interview were significantly related to elders' pain. CONCLUSION: Knee temperature does not appear to predict knee pain in elders with osteoarthritis of the knee. Body mass index, use of pain medication and activity level are better predictors of this.
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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 | 0,001 | 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 ».