The impact of pain on functionality and health related quality of life in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Objective. Pain, stiffness and limited mobility are the main factors that lead to difficulties in performing daily activities and are also responsible for the decline in the quality of life in people with knee osteoarthritis (OA). The aim of this study was to evaluate the functional capacity and health related quality of life (HRQoL) compared to pain in patients with knee OA, as well as to determine the correlation between these three clinical variables. Methods. The study involved 931 patients diagnosed with knee OA. In all patients, pain was evaluated by a short form of the McGill pain questionnaire (SF-MPQ), functional status was assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), while life quality was evaluated using the Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36). Results. The average age of patients was 61.21 ? 4.62 years, while 71.3% of them were women. The quality of life in patients with knee OA and all pain parameters contained in the SF-MPQ were highly statistically positively associated (p ? 0.01). In addition, the physical functioning was mostly affected by emotional pain (rho = -0.585). A high statistical correlation (p ? 0.01) was noted between stiffness and physical functioning from the WOMAC questionnaire and all of the parameters from the SF-MPQ. The physical functioning from the WOMAC questionnaire had the strongest correlation with total pain incorporated into the McGill questionnaire (rho = 0.530). Conclusion. Knee pain has a significant impact on functional capacity and HRQoL in patients with knee OA. Therefore, one of the main therapy goals for OA of the knee should be to reduce the pain in the affected knee, which can help to improve the functionality and HRQoL of these patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».