Hubungan Antara Kualitas Nyeri Dengan Kemampuan Aktivitas Fungsional Penderita Osteoartritis Lutut
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis also called degenerative joint disease is an abnormality on cartilage (joint cartilage) is characterized by changes inclinical, histologist, and radiology. Namely the ability offunctional activity of the patient's ability to perform daily activities, limitations on patient activity due to the pain. \nObjective:To determine the relationship between the quality of pain with functional activity capability knee osteoarthritis sufferers. \nMethods: This study used epidemiological study design cross sectional analytic approach to determine the relationship between the quality of pain with the ability of functional activity. The number of samples was 34 respondents knee osteoarthritis who meet inclusion and exclusion criteria, obtained from non-random sampling with purposive random sampling technique. Data obtained from the questionnaires Visual Analogue Scale (VAS) and the Western Ontario and McMaster Universities OsteoarthritisIndex (WOMAC). \nResults: To test the hypothes isused Spearman test. Obtained strong correlation values between variables (r =0.510) and asignificant value of 0.002 (p <0.05). \nConclusion: There is a relationship between the quality of pain with the ability of the functional activity of patients with osteoarthritis of the knee, that is, if an increase in the value of the quality ofthe pain will be followed by an increase in daily activities disabilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».