Relationship of neuropathic pain component and osteoarthritis stage in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of this study was to determine the frequency of neuropathic pain (NP) in patients with knee osteoarthritis (OA) and the relationship between knee OA stage and NP degree.Materials and Methods: This study included 63 patients (11 male, 52 female; mean age 62.4 ± 11.9 years; range 40-89 years) who were diagnosed with knee OA according to the American College of Rheumatology between January and May 2019. For all the participants, the knee pain was evaluated with the Visual Analog Scale (VAS), the functional evaluation was performed through Western Ontario and McMaster University (WOMAC) Osteoarthritis Index, and the neuropathic pain (NP) component was evaluated through Pain-DETECT Questionnaire (PDQ). The Kellgren-Lawrence grading system was used to determine radiological severity.Results: Of the total, 18 patients (28.5%) were classified as possible NP and 15 patients (23.5 %) were classified as likely NP. The symptom durations of the patients with final NP diagnosis were longer (p<0.05). The PDQ score was determined to be moderate and positively correlated with the WOMAC subscale scores and total score (pain score: r=0.450, p<0.001; stiffness score: r=0.4011, p=0.001; physical function score: r=0.397, p=0.001; total score: r=0.424, p=0.001). A positive and weak correlation was detected between the knee OA stage and neuropathic pain scores (p<0.05; r: 0.265).Conclusion: This study showed that the underlying cause of knee pain in the significant part of knee-OA patients has the NP component. Knee-OA patients with neuropathic pain component had higher rates of OA-related disability. There was a poor correlation between NP scores and radiographically advanced osteoarthritis symptoms. However, we suggest that further studies should be conducted with larger sample groups, the NP component should be kept in mind and should be included in the treatment plan for the knee-OA patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».