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Enregistrement W4388262411 · doi:10.7759/cureus.47666

Prevalence and Characteristics of Knee Osteoarthritis Among the General Public in Saudi Arabia

2023· article· en· W4388262411 sur OpenAlexaboutno aff
Abdulaziz W Banaja, Abdulaziz Abdulrahman Alghamdi, Obadah Suhail Mishiming, Mohammed Anwar Jan, Badr Alharbi, Aseel Ahmed Althagafi

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisPhysical therapyLogistic regressionRheumatologyKnee painCross-sectional studyKnee JointArthritisInternal medicineSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Knee osteoarthritis (OA) is a chronic and progressive knee joint condition that is influenced by multiple factors. This research aims to examine the prevalence and characteristics of knee OA among the general public in Saudi Arabia. Methodology This cross-sectional online survey was conducted in September 2023 in Saudi Arabia. This research used a previously developed questionnaire to validate the diagnosis of OA, which was performed in accordance with the diagnostic criteria established by the American College of Rheumatology (ACR). The Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index questionnaire (WOMAC) was used to examine the severity and characteristics of knee OA patients. A binary logistic regression analysis was conducted to determine the variables that influence the severity of knee OA and the likelihood of developing OA. Results A total of 1,019 individuals participated in this study. Around one-third of the participants (34.5%) fulfilled the ACR criteria for knee OA diagnosis. Overall, the mean WOMAC score was 34.1 (18.8) out of 96, which represents 35.5% of the maximum obtainable score and demonstrates a low degree of knee OA severity. The mean pain sub-scale score was 7.4 (3.8) out of 20, which represents 37.0% of the maximum obtainable score and demonstrates a low level of pain intensity. The mean stiffness sub-scale score was 2.7 (1.8) out of 8, which represents 33.8% of the maximum obtainable score and demonstrates a low degree of stiffness in joints. The mean physical function sub-scale score was 24.0 (14.0) out of 68, which represents 35.3% of the maximum obtainable score and demonstrates a low level of physical function difficulty. Females, older participants (above 40 years), those with high body mass index (28.8 kg/cm2 and higher), non-smokers, those with comorbidities, those who did not practice daily physical activity, those who had a family history of knee OA, and those who suffered from flat feet, rheumatoid arthritis, gout, lupus, or back or hip pain were more likely to develop knee OA and have severe OA (p < 0.05). Conclusions The findings of this study demonstrated a significant prevalence rate of knee OA and highlighted a discrepancy between the rates obtained by diagnostic criteria and those determined through clinical diagnosis. Several significant factors that contribute to the development of OA encompass lifestyle choices such as food and exercise, familial predisposition, genetic influences, and the presence of comorbidities. To effectively tackle this intricate matter, it is imperative to adopt a patient-centered strategy and prioritize early intervention.

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)0,000
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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