Self-reported painful joint count and assessor-reported tender joint count as instruments to assess pain in hand osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate self-reported and assessor-reported joint counts for pain and their value in measuring pain and joint activity in hand OA patients. METHODS: A total of 524 patients marked painful joints on hand diagrams. Nurses assessed tenderness upon palpation. Pain was measured with a visual analogue scale pain and the Australian/Canadian hand OA index subscale pain. Synovitis and bone marrow lesions in right hand distal/proximal interphalangeal joints on MRI served as measure of joint activity. Agreement was assessed on the patient (intraclass correlation coefficient, Bland-Altman plot) and joint level (percentage absolute agreement). Correlations with measures of pain and joint activity were analysed, and joint level associations with synovitis/bone marrow lesions were calculated. RESULTS: Self-reported painful joint count (median 8, interquartile range 4-13) was consistently higher than assessor-reported tender joint count (3, 1-7). Agreement between patients and nurses on overall scores was low. Percentage absolute agreement on the joint level was 61-89%. Joint counts correlated similarly but weakly with measures of pain and joint activity (r = 0.14-0.38). On the joint level, assessor-reported tenderness was more strongly associated with synovitis/bone marrow lesions than self-reported pain. CONCLUSION: In hand OA, self- and assessor-reported joint counts cannot be used interchangeably, and measure other pain aspects than questionnaires. Assessor-reported tenderness was most closely related to MRI-defined joint activity.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».