The Ultrasonographic Findings Related to Pain and Functional Status in Patients with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the usefulness of ultrasonographic (US) examination in patients with knee osteoarthritis (OA) and determine US findings associated with pain and functional status. Method: 45 patients with primary knee OA classified by the American College of Rheumatology (ACR) criteria were recruited. The severity of pain and functional status were measured by Lequesne index and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Scores (WOMAC). All patients underwent US examination of their knees and plain radiography for Kellgren and Lawrence (KL) grade. Results: Even in mild OA cases (KL G1, 2), patients had evidence of distended suprapatellar pouch (effusion) (32%), synovial thickening (12%), cartilage degeneration (32%) and medial capsular distension (72%). The severity of pain and functional status were found to be correlated with following US findings: amount of suprapatellar effusion (γ=0.514, p＜0.01), degree of synovial thickness (γ=0.520, p＜0.01), cartilage degeneration grade (γ=0.594, p＜0.01), length of medial capsular distension (γ=0.426, p＜0.01). However, the length of medial and lateral osteophytes, size of Baker's cyst, and clinical parameter such as age, disease duration and BMI score were not correlated with the severity of pain and functional status in OA patients. Following multiple regression analysis, the amount of effusion, synovial thickness and length of medial capsular distension were correlated with Lequesne and WOMAC functional status score (γ2=0.635, p＜0.05). Conclusion: Ultrasonographic assessment was useful for diagnosing knee OA. The severity of pain and function were highly associated with the amount of suprapatellar effusion, degree of synovial thickness, the length of medial capsular distension and grade of cartilage degeneration. (J Korean Acad Rehab Med 2008; 32: 668-681)
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».