Upaya Deteksi Dini Osteoarthritis pada Karyawan Universitas Tarumanagara dengan Instrumen WOMAC
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a degenerative joint disease that commonly affects individuals in their productive and elderly years, significantly impairing quality of life. Early detection is essential to prevent disability due to OA, particularly in vulnerable groups such as university employees. This community service activity involved OA screening of 26 employees at Tarumanagara University using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). In addition to screening, participants received education on risk factors and OA prevention. The screening revealed varied levels of joint pain, stiffness, and functional limitations. The average WOMAC score was 32.27 (SD 17.63), ranging from 4 to 66 points. Several participants exhibited moderate to severe symptoms, especially during activities such as climbing stairs and performing household tasks. The WOMAC instrument proved effective in detecting early functional joint complaints. The educational component played a crucial role in raising participants’ awareness of the importance of healthy lifestyles and early OA management. This initiative successfully identified OA risks among university employees and enhanced their knowledge regarding disease prevention. Early detection and education should be established as routine workplace health programs. Keywords: Early Detection, Community Service, Osteoarthritis, University Employees, WOMAC
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».