Factors affecting pain and physical functions in patients with knee osteoarthritis: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
Knee osteoarthritis (KOA) is more common as people age and have a higher body mass index (BMI). We must know the role of various factors in pain and physical functions in patients with KOA. Therefore, the present study sought to examine the factors associated with pain and physical functions in individuals with KOA. This cross-sectional observational study included patients with KOA (n = 125; 57 men, 68 women; mean age 52.9 years). Using the visual analogue scale and a reduced version of the Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index, pain severity and physical functions were assessed. Demographic factors such as age, BMI, sex, and Kellgren-Lawrence (K/L) radiographic grade of KOA were analyzed. Age (R = 0.263, P < .001), BMI (R = 0.379, P < .001), and K/L grade (R = 0.844, P < .001) were significantly associated with knee pain. Similarly, age (R = 0.310, P < .001), BMI (R = 0.374, P < .001), and K/L grade (R = 0.862, P < .001) were associated with physical functions. No significant association of sex with pain (R = 0.071, P = .440) and physical functions (R = 0.055, P = .545) was observed. Age, BMI, and K/L grade explained 71% and 74% of knee pain and physical functions, respectively. Age, BMI, and radiographic (K/L) grades were associated with pain and physical functions in patients with KOA. K/L grade was the most significant predictor of pain and physical functions in KOA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».