New variables for measuring joint space width to evaluate knee osteoarthritis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing the radiographic features of knee osteoarthritis (OA), especially joint space narrowing, is important for evaluating disease progression. The purpose of this study was to quantitatively analyze joint space narrowing by measuring 2 new variables: the average joint space width (aJSW) and the articulate angle (AA) on X-ray films, and to evaluate the relationship between the 2 variables, knee function and OA symptoms. METHODS: Using the web-based radiology viewer (Cedara I-Reach™ 4.1.1), we measured the 2 variables in 50 knees of 41 patients with knee OA participating in the Shanghai OA Study. We also evaluated the Kellgren-Lawrence (K-L) grade, the Western Ontario and McMaster Universities OA Index (WOMAC), and additional questionnaire in OA knees. The study was approved by the ethics committee of Shanghai Ninth People's Hospital (No. 2009 - 28). RESULTS: The aJSW correlated with the K-L grade (r = -0.57, P < 0.001), kneeling (r = -0.29, P = 0.04), sitting cross-legged on the floor (r = -0.31, P = 0.03), WOMAC pain (r = -0.31, P = 0.03), WOMAC disability (r = -0.35, P = 0.01), pain while squatting (r = -0.37, P = 0.01), and defecating in a squatting position (r = -0.39, P = 0.01). The AA correlated with defecating in a squatting position (r = 0.29, P = 0.05), WOMAC disability (r = 0.30, P = 0.04) and K-L grade (r = 0.44, P = 0.003). The K-L grade also correlated with pain while squatting (r = -0.40, P = 0.005) and defecating in a squatting position (r = -0.34, P = 0.02), WOMAC pain (r = 0.30, P = 0.04), and WOMAC disability (r = 0.30, P = 0.04). CONCLUSIONS: The aJSW closely correlated with knee OA symptoms and function scores, and was more sensitive to knee OA related disabilities than K-L grade and the AA. The aJSW could be used as a new variable for knee OA evaluation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».