Impact of anxiety, depression, and stress among knee osteoarthritis patients: a percentage-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health challenges play an important role in pain and progression of knee osteoarthritis (KOA). Two prevalent psychological comorbidities that affect patients' quality of life (QoL) are anxiety and depression. The functional condition of patients with KOA may be influenced by feelings of depression and anxiety. Methods: The study was conducted on 108 individuals diagnosed with osteoarthritis knee according to European League Against Rheumatism (EULAR) classification knee OA. Age, gender, and body mass index (BMI) were recorded, pain and functional activities were assessed using Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC), and depression, anxiety and stress scales-21 (DASS-21) was used for stress, anxiety, and depression. Results: The 108 patients with osteoarthritis knee were included in the study. The mean age of patients was 55.92±0.8 years, and the mean BMI was 27.24±0.4 kg/m2. The majority of patients with knee OA had typical levels of stress (64.75%), anxiety (39.57%), and depression (50.36%). There was mild to severe degrees of stress (17.27–10.79%), anxiety (9.35–22.30%), and depression (20.14–22.30%). Anxiety had a higher prevalence of severe to extremely severe cases (28.78%) than depression (11.52%) and stress (7.19%), indicating the psychological load experienced by a subgroup of patients. Conclusions: According to the findings, to maximize patient care and rehabilitation, psychological support, especially for anxiety, should be incorporated into the treatment of KOA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».