Assessment of effect of osteoarthritis of knee on the activities of daily living and treatment seeking behaviour of patients at Kalaburagi, Gulbarga city of Karnataka
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) is estimated to be the fourth leading cause of disability in most of the countries. It is the most frequent joint disease with a prevalence of 22% to 39% in India. The objectives of the study were to assess the effect of OA of knee on activities of daily living using Western Ontario and McMasters University Osteoarthritis (WOMAC) index and treatment seeking behaviour of patient with OA of knee.Methods: Convenience sampling was used to find out patients of OA from 15th April to 1st June 2016 with cross-section type of study design. Data was collected and analyzed using MS Excel 2000.Results: In this study 16% of participants in underweight category and 79% participants in overweight category reported moderate to very severe pain on visual analogue score (VAS). Treatment seeking behaviour was quite poor in lower socio-economic class (SEC) as compared to upper SEC. 20.34% participants had extreme pain while walking. 9.74% participants experienced extreme level of morning stiffness while 18.72% had extreme difficulty while ascending stairs. 14.87% experienced extreme difficulty during getting standing position from sitting position.Conclusions: Moderate to severe pain on VAS was more common in overweight group compared to underweight group. Treatment seeking behaviour was quite poor in lower SEC as compared to upper SEC. 20.34% participants had extreme pain while walking. 14.87% experienced extreme difficulty during getting standing position from sitting position.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».