A Strong Correlation Between the Severity of Flatfoot and Symptoms of Knee Osteoarthritis in 95 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The purpose of this study was to assess the association between the flat feet and the symptoms of knee osteoarthritis (OA). Methods: 95 participants with knee osteoarthritis were recruited for this study. Knee osteoarthritis was evaluated using a combination of Kellgren-Lawrence (K-L) grade, femoral-tibial angle (FTA), knee pain and physical function. The Arch Index (AI) was used to assess the severity of flat feet, with subjects being divided into groups with no flat feet, mild flat feet and severe flat feet. A chi-square test, continuous variable t test and Mann-Whitney U test were used to compare differences in K-L grade, knee pain, physical function and femoral-tibial angle. Regression analysis was performed to assess the correlation between the flat feet and the characteristics of knee osteoarthritis. Results: Flat feet was associated with a significantly increased risk of having a larger varus angle (beta: -2.306; 95% confidence interval (CI): -3.703, -0.909; p = 0.001), higher pain score (beta: 0.356; 95% CI: 0.130, 0.582; p = 0.002) and greater loss of physical function (beta: 0.281; 95% CI: 0.071, 0.491; p = 0.009). Severe grades of flat feet were associated with an increased risk of pain (beta: -0.289; 95% CI: -0.543, -0.035; p = 0.026). However, the severity of flat feet was not associated with K-L grade, FTA or physical function. Conclusion: There was a significant association between the presence of flat feet and symptoms of knee OA, and severe flat feet was found to aggravate OA-related knee pain. Active treatment to correct flat feet is recommended to relieve symptoms associated with knee OA. Level of Evidence: Level II
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».