Level of Inflammation and its Association with Pain, Physical Functioning and KL-Grade in Patients With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (OA), also known as degenerative arthritis, causes a progressive loss of articular cartilage. In recent years, there has been a shift in the understanding of OA from a “wear and tear” disease to an “inflammatory” condition. Aims and Objectives: The objective of this study was to assess the level of inflammation and to evaluate the relationship between inflammation, pain, physical functioning, and Kellgren Lawrence (KL)-grade in patients with knee OA. Materials and Methods: Sixty patients with radiographic evidence of knee OA (KL Grade I/II/III) were cross-sectionally analyzed. Data about their anthropometry, inflammatory markers high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), erythrocyte sedimentation rate-(ESR), pain, and physical functioning were collected. Results: The mean hsCRP among the patient population was 4.6 ± 4.0 mg/L and the mean ESR was 40.4 ± 21.8 mm/h. There was a strong significant association of visual analog scale (VAS) pain score with hsCRP (r = 0.353; P = 0.005) and ESR (r = 0.269; P = 0.036). There was a strong significant association of Western Ontario and McMaster Universities OA Index score with hsCRP (r = 0.415; P = 0.001) and ESR (r = 0.413, P = 0.001). However, there was no significant difference in hsCRP or ESR when classified according to KL-grade (P > 0.05). Conclusion: The level of inflammation is high in knee OA patients. Inflammation is significantly associated with pain intensity and physical functioning in knee OA patients. However, there is no significant difference in hsCRP, ESR, and VAS when classified according to KL-grade. This emphasizes the need to study inflammatory markers in addition to radiographic evidence for informed clinical decision-making.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».