Predictors of disability among Filipinos with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims: This study aims to describe the level of disability of Filipino patients with knee osteoarthritis (OA) in relation to common risk factors. Methodology: This is a cross‐sectional analytic study. Patients with knee osteoarthritis diagnosed using the American College of Rheumatology criteria for the classification of knee OA, seen at East Avenue Medical Center, using the Quezon City, Philippines, were entered by convenient sampling. The Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC (va) 3.1 Tagalog Version) osteoarthritis index was used. Self‐reported disability was measured by the function subscale of the WOMAC OA index and used as the dependent variable. Independent variables assessed as possible risk factors affecting disability were age, sex, weight, height, body mass index (BMI), education (in years), number of comorbidities present, smoking status (pack years), duration of knee OA, pain and stiffness. Categories of disability were identified as high, moderate and low. Analyses of the data were performed using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 13. Results: Eighty‐five subjects were included in the study. The mean disability score was 674.1 ± 318.81 (moderate disability). Chi‐square tests showed that the categories or levels of disability are not significantly dependent on the categorical variables. Significant direct correlations were seen between mean disability and weight (r = 0.260, P = 0.016), pain (r = 0.574, P = 0.000), and stiffness (r = 0.616, P = 0.000). Conclusion: This is the first study analysing the relationship between disability and specific risk factors among Filipino patients with knee OA. Self‐reported disability of knee OA in the population studied was strongly related to pain scores, weight and joint stiffness scores.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».