The relationship of radiographic severity with BMI, pain, and physical function in elderly women with knee osteoarthritis: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The aim of this study was to investigate the relationship between radiographic severity and BMI, pain, and physical function in elderly women with knee osteoarthritis (OA). Methods: A total of 80 elderly women with knee OA were enrolled in this study. Their age, course of disease and body mass index (BMI) were recorded. Radiographic severity was assessed with the Kellgren-Lawrence (K/L) scale, and pain, stiffness, and physical function were assessed with Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) scales, objective assessment of patients' functional performance using the Time Up and Go (TUG) test. Spearman correlation analysis was used to assess the relationship between radiographic K/L scores and BMI, pain, and physical function. Logistic regression analysis was used to determine the important factors contributing to knee OA severity. Result：The mean age of the patients was 64.7 ± 6.77 years, and the mean course of disease was 5.02±2.12 years. There was no significant correlation between radiographic severity K/L and normal BMI (p=0.087), but there was a moderate correlation between radiographic severity K/L and high BMI (p=0.02, r=0.457). It was positively correlated with WOMAC pain, stiffness and physical function (p=0.001, r=0.447; p=0.004, r=0.316; p=0.025, r=0.250). In addition, K/L grading was positively correlated with TUG (p= 0.001, r=0.395). On the other hand, BMI, pain, and stiffness may be the important influencing factors of the severity of knee OA, while age, course of disease, and physical function have little influence on the severity of knee OA. Conclusion: The radiographic severity of knee OA was correlated with high BMI, pain, and physical function, and high BMI, knee pain and stiffness were important factors for the severity of knee OA.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».