Evaluation of significance of clinical scoring systems in osteoarthritis knee in a South Indian population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Osteoarthritis is one of the most common joint disorders in adult population affecting about 10 % of global population above the age of 60 years. Knee osteoarthritis is an important contributor for global disability among the other osteoarthritis and it contributes for 83% of the global disease burden for osteoarthritis. The symptoms of knee osteoarthritis include pain, stiffness and activity induced swelling. Present study aims to validate the correlation between WOMAC index, a widely used clinical scoring system and radiologically proven osteoarthritis which is graded by Kellgren-Lawrence radiological grading system.Material and Methods: The present study was undertaken in a tertiary care teaching hospital by the Department of Orthopaedics, IGMC & RI, Puducherry. It was a hospital-based cross-sectional study. A sample of 240 respondents was selected based on inclusion criteria. Functional limitation and radiological assessment were done using Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Kellgren and Lawrence (KL) scoring scale respectively. Observation and Results: The mean age of the study participants was 58.17±8.18. Chi square test was applied to test the correlation between WOMAC scoring and Kellgren-Lawrence radiological grading and found that there was significant correlation (P=0.0001 which was
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».