Clinical Prediction Rules for the Severity of Functional Disability in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (KOA), is a chronic de-generative joint pathology with a global prevalence of 22.9% in individuals aged 40 and over. It is a leading cause of disability and poor quality of life worldwide due to musculoskeletal pain and functional limitations. Aim of Study: This study aimed to investigate and identify the clinical prediction rules for the severity of functional disa-bility in KOA. Subjects and Methods: Eighty patients between 50-65 years old suffering from KOA from both genders were recruit-ed for this study. Every patient was assessed by the visual an-alogue scale (VAS) to measure pain intensity and the Western Ontario and McMaster University Arthritis Index (WOMAC) Arabic version to assess knee functional disability. Results: Multivariate analysis revealed that the most sig-nificant predictors of severity of functional disability in knee osteoarthritis were pain intensity followed by functional disa-bility, with p-value (p<0.05). Conclusion: Pain intensity, functional disability are signif-icant predictors of KOA progression. These factors should be closely monitored and targeted in clinical practice to effectively manage and potentially slow the progression of knee osteoar-thritis.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».