Ultrasound detection of knee joint degeneration in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early degeneration of the knees might occur in patients with multiple sclerosis secondary to balance and walking impairment and muscle weakness. The aims of this study were to evaluate the knee joints of patients with multiple sclerosis compared with healthy controls, using ultrasono-graphy, and to investigate whether there is any correlation between femoral cartilage degeneration and disease-related parameters. DESIGN: Study participants were 79 patients with multiple sclerosis and 60 healthy controls. The disease-related parameters, Expanded Disability Status Scale (EDSS), Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) osteoarthritis index, visual analogue scale (VAS) for pain severity, and Berg Balance Scale (BBS) scores were recorded. Femoral cartilage and knee effusion were evaluated using ultrasonography. RESULTS: Femoral cartilages of patients with multiple sclerosis were more degenerated than those of healthy controls. Moreover, patients with multiple sclerosis had more effusion in their knees than did controls. In the multiple sclerosis group there was no correlation between cartilage degeneration grade, amount of effusion, and VAS-pain, BBS, WOMAC and EDSS scores. CONCLUSION: Patients with multiple sclerosis may have more rapid degeneration of the knee cartilage and increased effusion compared with healthy controls. Ultrasonography is an effective method to detect these changes. However, cartilage degeneration was not found to be associated with disease-related parameters in multiple sclerosis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».