Co-morbidity and cardio-metabolic risk factors in patients with osteoarthrosis
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To study co-morbidity prevalence, as well as metabolic effects on atherosclerosis progression and cardiovascular risk, in patients with osteoarthrosis (OA).Material and methods. In total, 83 patients with confirmed OA diagnosis (American College of Rheumatology criteria). The age of participants was 45-70 years (mean age 58,35+12,5 years), and OA duration was 1-24 years (mean duration 9,8±4,7 years). The examination included pain syndrome assessment with visual analog scale (VAS), calculation of WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities) index and body mass index (BMI), measurement of waist and hip circumference (WC, HC) and WC/HC ratio. Joint ultrasound examination (Phillips HD-11) was used to assess periarticular tissue status and visualise articular cartilage and bone surfaces. Serum levels of C-reactive protein (CRP) and interleukin-6 (IL-6) were measured by immune-enzyme method.Results. Obesity was diagnosed in 51 OA patients (67,64%). These participants demonstrated higher synovitis prevalence, higher values of algo-functional indices, and elevated IL-6 and CRP levels, as well as higher frequency of cardiovascular disease and cardiovascular events in anamnesis.Conclusion. In OA patients, obesity was more prevalent. Compared to those with BMI<30 kg/m2, obese individuals with OA showed higher levels of triglycerides and CRP, lower concentration of high-density lipoproteins, and higher prevalence of Caro index <0,33 (insulin resistance marker). Therefore, the combination of OA and obesity was characterised by clustering of cardiovascular risk factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».