Assessment of Knee Osteoarthritis Severity using New Multifactorial Scale (KHIUS) in Northwest Syria
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to identify the risk factors associated with knee osteoarthritis (OA) in Northwest Syria and to evaluate the reliability of our newly proposed Khatib-Khaled Idlib University Scale (KHIUS) in assessing knee OA severity. The study enrolled 101 patients with knee OA, diagnosed through X-ray at the orthopedic clinic. The Kellgren and Lawrence classification was employed to determine the X-ray knee OA grades. The erythrocyte sedimentation rate (ESR) value was obtained as a biomarker after excluding rheumatoid arthritis, other inflammatory diseases, and malignant tumors. The risk factors of knee OA assessed in our study included age, gender, BMI, and physical activity. Each patient completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire and KHIUS to evaluate knee OA severity. Correlation coefficients of two scales, i.e., WOMAC and X-ray knee OA grading as well as KHIUS and X-ray knee OA grading, were determined. The mean age of the patients was 52.84 ± 9.74 years (age range 25-80 years). Most patients had low daily activity levels, and the left knee was the most affected. In our study, the correlation coefficient between WOMAC and KHIUS was strong (R: 80.3%, P < 0.01). The correlation coefficient between X-ray KL knee OA grades and WOMAC was moderate (R: 50.9%, P < 0.01), whereas the correlation coefficient between X-ray KL knee OA grades and KHIUS was comparatively stronger (R: 75.7%, P < 0.01). KHIUS can be a reliable scale to assess knee OA severity and to guide the method of treatment by orthopedic surgeons. In addition, KHIUS is more closely related to X-ray KL knee OA grading than other clinical scales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».