[Relationship between intramuscular fat content in the quadriceps muscle and clinical severity in patients with knee osteoarthritis].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore relationship between intramuscular fat content of quadriceps femoris and clinical severity of knee osteoarthritis (KOA). METHODS: Totally 30 KOA patients were selected from February 2021 to June 2021, including 6 males and 24 females, aged with an average of (64.20±9.19) years old, and body mass index (BMI) was (24.92±3.35) kg·m-2. Patients were divided into relative severe leg (RSL) and relative moderate leg (RML) according to severity of pain on visual analogue scale(VAS). Musculoskeletal ultrasound was used to collect muscle images of quadriceps muscles on both sides of the patient, and Image J was used to analyze echo intensity (EI) of each muscle. Both VAS and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) were used to assess pain and function. Quadriceps muscle EI on both sides of patients was compared. Pearson correlation analysis was conducted to analyze correlation between quadriceps muscle EI value between RSL and RML, and linear regression was used to analyze relationship between each muscle EI and VAS and WOMA scores of patients. RESULTS: <0.05). CONCLUSION: Intramuscular fat content of quadriceps is closely related to severity of clinical symptoms in KOA patients, and the most obvious one is VM. Therefore, the intramuscular fat content of quadriceps may be an objective indicator to evaluate severity of KOA patients. At the same time, reducing intramuscular fat content of the quadriceps muscle of KOA patients may be a new direction for the prevention and treatment of 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».