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Enregistrement W4385894673 · doi:10.21608/ejhm.2023.312355

Relationships between Serum Interleukin-6, Radiographic Severity a WOMAC Index in Patients with Primary Knee Osteoarthritis

2023· article· en· W4385894673 sur OpenAlexfundaboutno aff
Riham Adel, Nema A. Soliman, Shereen Elwan

Notice bibliographique

RevueThe Egyptian Journal of Hospital Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTanta UniversityMcMaster University
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisRadiographyInternal medicineIndex (typography)Physical therapyGastroenterologyRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Osteoarthritis (OA) is the highest prevalent degenerative joint condition, leading to joint discomfort and impaired function. Objective: This study aimed to examin the relationship among serum interleukin-6 (IL-6) and knee osteoarthritis (KOA) signs as well as the relationship among serum IL-6 and radiographic severity in cases with primary KOA. Methods: This case-control research involved 50 primary KOA cases and 50 controls. Signs were measured through the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Results: Serum IL-6 was significantly elevated in OA cases than controls. WOMAC in OA cases ranged from 0 to 95 and Kellegren-Lawrence (KL) score mean was 2.7 ± 0.76.Serum IL-6 was significantly correlated with pain, physical function score, and radiographic score.Regression analysis revealed that IL-6 had a higher influence on WOMAC and KL score. Conclusion: Serum IL-6 is elevated in KOA cases. In addition, serum IL-6 is associated with OA signs and radiographic severity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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