Diz Osteoartriti Olan Hastalarda Demografik Özellikler ve Klinik parametrelerle İlişkisi
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to investigate the demographical features and clinical parameters of patients with knee osteoarthritis. Methods: Forty patients diagnosed with knee osteoarthritis were included in the study. Disability was evaluated by Health Assessment Questionnaire HAQ , the severity of the pain was evaluated by Visual Analogue Scale VAS , and Physical activity was evaluated with Western Ontario MacMaster Questionnaire WOMAC and Lequesne index. Results: Mean VAS score at rest was 5.3 ± 0.97, VAS with effort was 7.8 ± 1.1. WOMAC, pain: 5.6 ± 1.06, stiffness: 5.4 ± 1.1, physical activity: 5.8 ± 1.1, Lequesne index: 14.05 ± 1.6, HAQ: 1.65 ± 1.4. There were significant positive correlations between Body Mass Index BMI and WOMAC pain, stiffness and physical activity scores. BMI was negatively correlated with walking distance without pain. Education level was negatively correlated with WOMAC stiffness, physical activity, and VAS scores. Conclusion: Determination of the factors associated with knee osteoarthritis may have additive benefits on the prevention and treatment of knee osteoarthritis
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».