Can radiological findings detect neuropathic pain in patients with osteoarthritis of the knee undergoing surgery?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The mechanism underlying neuropathic pain (NP) in osteoarthritis (OA) of the knee is not completely understood. This study aimed to investigate whether possible NP in patients with knee OA undergoing knee surgery is associated with specific radiological findings. METHODS: This study included 197 patients who underwent knee surgery for symptomatic knee OA. Clinical evaluation was performed using the Central Sensitization Inventory (CSI), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and PainDETECT questionnaire. Radiological evaluation was performed using the hip-knee-ankle (HKA) angle, posterior tibial slope (PTS), varus and valgus laxities, and magnetic resonance imaging OA Knee Score (MOAKS). Radiological findings were compared between patients with possible and unlikely NP. Logistic regression analysis was performed to identify the predictive factors for NP. RESULTS: There were 163 and 34 patients with unlikely NP and with possible NP, respectively. The percentage of patients with CSI score ≥ 40 was significantly higher in the possible NP group than in the unlikely NP group (17.6% vs. 6.1%). Patients with possible NP had worse WOMAC scores than patients with unlikely NP. There were no significant positive associations between the possible NP and radiological findings in knee OA. Regression analysis showed no predictive factors for possible NP. CONCLUSIONS: Possible NP is not associated with specific radiological findings in knee OA. Patients with possible NP may mediate CS and experience more severe symptoms, including decreased knee function and lower quality of life, than patients with unlikely NP.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».