What Else to Pay Attention in Terms of Bone Health Other than Osteoarthritis among Candidates Undergoing Total Knee Replacement: Observations in a Subset of Indian Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Earlier it was thought that osteoarthritis and osteoporosis were mutually exclusive but many studies now prove that these diseases coexist. This study was undertaken to assess the bone health in terms of mineral density and other markers among patients undergoing total knee replacement due to osteoarthritis. Methods A total of 100 patients with advanced osteoarthritis undergoing total knee replacement and satisfying inclusion and exclusion criteria were selected. Detailed social, medical, personal, and family history was recorded. All participants underwent for dual-energy X-ray absorptiometry scan (spine and both hips), X-rays (both knees and pelvis), Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC) scoring, and serum levels of vitamin D, calcium, phosphorus, alkaline phosphatase, and Parathyroid hormone (PTH). Data collected and analyzed. Results In total, 87% of total participants were females. Mean values for age, height, weight, serum vitamin D3, serum PTH, serum calcium, serum phosphorus, serum alkaline phosphatase, WOMAC score, and bone mineral density (BMD) score (T-score) were 65.35 years, 160.15 cm, 69.37 kg, 26.91 ng/mL, 48.02 pg/mL, 9.01 mg/mL, 3.40 ng/mL, 57.91 IU/L, 56.32, and −1.16, respectively. Conclusion Osteopenia and osteoporosis seem prevalent in the Indian population with advanced knee osteoarthritis. Our findings do not support the hypothesis of inverse relation between osteoarthritis and lower BMD. The study reflected poorer bone health and lesser average age for Indian patients undergoing total knee replacement.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».