Fatigue Among Elderly Patients with Knee Osteoarthritis and Its Association with Functional Status, Depression and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Aims of the present study were to investigate fatigue in the patients with knee osteoarthritis, to evaluate association of fatigue with depression and clinical parameters such as radiological grade, functional status and pain; and to determine its impact on quality of life. Materials and Methods: Eighty patients (60 women, 20 men) with knee osteoarthritis, aged between 65 and 80 were included in the study. Radiological grade of osteoarthritis was determined by Kellgren-Lawrence grading scale. Western Ontario and McMasters UniversitiesIndex of Osteoarthritis(WOMAC) was used for assessing functional status. Fatigue Symptom Invento (FSI) was used for evaluating fatigue, Nottingham Health Profile (NHP) for quality of life, and Beck Depression Scale (BDS) for depression. Pain severity was measured by using Visual Analog Scale (VAS)-pain. Results: Patients reported their daily patterns of fatigue as follows: mostly fatigued in the evenings (30%), not at all fatigued (21.3%), mostly fatigued in the mornings (20%), no consistent daily pattern of fatigue (17.5%), mostly fatigued in the afternoons (11.3%). Intensity of fatigue, duration of fatigue and interference with quality of life subgroups of FSI were found to be significantly correlated with WOMAC, VAS-pain, BDS, and pain, energy, and emotional reactions subgroups of NHP (p<0.05). Physical mobility and sleep subgroups of NHP were only correlated with intensity of fatigue and duration of fatigue (p<0.05). There was no statistically significant correlation between FSI subgroups and social isolation subgroup of NHP (p>0.05) Logistic regression analysis revealed the significant impact of radiological grades on FSI (p<0.05). Conclusion: Fatigue is common in elderly patients with knee osteoarthritis and associated with poor quality of life regarding pain, functional status, sleep, energy and emotional functions. Since fatigue is a complex symptom; it should be assessed by using a comprehensive questionnaire such as FSI.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».