Is There a Possible Neuropathic Pain Component in Knee Osteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to investigate the neuropathic pain (NP) component in patients with osteoarthritis (OA) of the knee and its association with physical function, risk factors, and stages of OA. PATIENTS AND METHODS: One hundred and nine patients (16 males, 93 females; mean age 62.5±8.5 years; range 44 to 81 years) diagnosed with knee OA according to the American College of Rheumatology criteria were enrolled in this study between July 2014 and June 2015. Patients were evaluated with visual analog scale for pain severity, PainDETECT questionnaire for presence and severity of neuropathic pain, Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index for physical function, and the Kellgren-Lawrence system for severity of OA. Presence of the associated risk factors were also questioned. RESULTS: A total of 12 patients (11%) were classified as having likely NP and 23 patients (21.1%) were classified as having possible NP. PainDETECT scores were significantly correlated with the visual analog scale scores and Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index pain, physical function and total scores. Patients with neuropathic pain had significantly longer symptom duration than the patients without NP. However, we found no relationship between the other risk factors and NP. CONCLUSION: This study demonstrated that some of the knee OA patients had a NP component as the underlying cause of knee pain. Patients with NP had longer symptom duration, increased severity of pain, and disability. Therefore, the presence of NP component in these patients should be considered. Once it is determined, appropriate intervention strategies for NP should be incorporated in the routine treatment modalities of knee OA.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».