A Strong Correlation Between the Severity of Flatfoot and Symptoms of Knee Osteoarthritis in 95 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective The purpose of this study is to assess the association between the presence and severity of flatfoot and symptoms of knee OA. Methods 95 participants with knee OA were recruited from a patient cohort at a regional hospital. Symptoms of knee OA, including knee degeneration, femorotibial alignment, pain, stiffness and dysfunction were assessed using the Kellgren-Lawrence (K-L) grading system, femoral-tibial angle (FTA), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Participants were divided into groups with flatfoot (mild, moderate and severe) and without flatfoot based on the Clarke's angle. Linear regression and ordinal logistic regression were used for statistical analysis, as appropriate. Results Having flatfoot was associated with a significantly increased risk of having a higher K-L grade (OR: 20.03; 95% CI, 5.88, 68.27; p < 0.001), smaller FTA (Beta: −2.96; 95% CI, −4.41, −1.50; p < 0.001), higher pain score (Beta: 0.47; 95% CI, 0.24, 0.69; p < 0.001) and greater loss of function (Beta: 0.25; 95% CI, 0.02, 0.48; p = 0.03). Severe grades of flat feet were associated with a higher K-L grade (OR: 0.19; 95% CI, 0.08, 0.44; p < 0.001), smaller FTA (Beta: 1.51; 95% CI, 0.66, 2.35; p = 0.001), higher pain score (Beta: −0.25; 95% CI, −0.39, −0.11; p = 0.001), greater stiffness (Beta: −0.24; 95% CI, −0.38, −0.09; p = 0.002) and greater loss of function (Beta: −0.27; 95% CI, −0.41, −0.14; p < 0.001). Conclusion The results indicated that the severity of flattening is significantly associated with symptoms of knee OA. For the conservative management of knee OA, both flatfoot and its severity should be carefully considered.
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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 ».