HEALTH-RELATED QUALITY OF LIFE (HRQOL) IN OLDER ADULT SUBJECTS WITH KNEE OSTEOARTHRITIS PAIN
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the study: The study aims to find the health-related quality of life (HRQoL) in older adult subjects with knee osteoarthritis pain. Material and methods: A cross-sectional, telephonic study was done on knee osteoarthritis subjects above 50 years of age. Socio-demographic scales and details,(ShalliBavoria, et al., 2020) i.e., WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index), SF-12 (Short Form survey), PHQ-9 (Patient Health Questionnaire) et al were applied( Soo-Hyun Park and Byeong-Hun Kang., 2020). Information was retrospectively compiled and a semi-structured proforma was selected to gather the clinical variables. Results: Results were identified by domains of Health related quality of life.Results showed that there is significant difference in general health related quality of life based on the KL grading of KOA.(P=0.02,P=0.04)Study concluded that general HRQoL worsens with higher grading of KOA.The results showed that there was a substantial discrepancy witnessed between males and females where females encountered more pain.As stiffness increases HRQoL decreases. More severity of pain was observed in depressed people.(Roger B. Fillingim, et al., 2020) Conclusion: Daily challenges and actions, of which some may be unusual to sufferers in a pastoral setting in India, underlie sedentary and effective strategies to Osteoarthritis and its control. The study concluded that a significant difference in pain and general quality of life-based on the KL grading of KOA (P=0.02, P=0.04) was observed.(Hye-Young Shim, etal, 2018) It was also found that there is a considerable difference in pain based on the duration of ]knee osteoarthritis (P=0.05).( Aliasghar A. Kiadalir, et al., 2017).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».