Comparison of MRI Osteoarthritis Knee Score with Clinico-Radiological Grading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Knee joint osteoarthritis (OA) is among the most prevalent degenerative diseases of the joints in the body. Various scoring system exists for grading OA, such as (1) magnetic resonance imaging (MRI) Osteoarthritis Knee Score (MOAKS), (2) clinical grading by Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and (3) X-ray grading of the Kellgren–Lawrence grading system (K-L). Objectives To study MRI findings and MOAKS scoring of knee OA and correlation with WOMAC and K-L scoring. Setting and Design Cross-sectional study in hospital population. Materials and Methods A total 40 knee OA cases underwent an MRI of the knee. MOAKS scoring was done and compared with K-L grading and WOMAC scores. Statistical Analysis Collected data were compiled systematically and interpreted using IBM SPSS statistics software 25.0. A p-value of less than 0.05 was considered significant. Results The mean total WOMAC score was 9. K-L grade 2 was the most prevalent X-ray grade. Bone marrow lesion (BML) and cartilage loss in MOAKS score were greater in the medial femorotibial region. A moderate positive correlation was noted between the WOMAC score and K-L grade; full-thickness articular cartilage loss score at the medial femorotibial joint (MFTJ) and WOMAC score; partial-thickness articular cartilage loss score at lateral femorotibial joint (LFTJ) and WOMAC total pain score. No correlation was found between BML and pain severity score. Conclusion Higher WOMAC scores were associated with higher grades of K-L scoring and score of cartilage loss (partial and full thickness) of the MOAKS scoring system. The rest of the features of the MOAKS score (BML score, osteophyte, and synovitis) had no significant association with pain severity and K-L grading.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».