Clinicoradiographic correlation between the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and Kellgren–Lawrence system assessments among patients with osteoarthritis of the knee presenting at a tertiary hospital in southeastern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the evaluation of patients with knee osteoarthritis, surgeons use clinical instruments and heavily rely on radiographic parameters, especially when considering invasive treatment options. Research exploring the agreement between clinical and radiographic tools in Caucasian and Asian populations has yielded mixed results. This study aimed to examine—using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Kellgren–Lawrence (K–L) grades—whether a correlation exists between clinical and radiographic findings in a sample of Nigerian patients with osteoarthritis. Methods: We enrolled patients with knee osteoarthritis from the orthopaedic clinic at a tertiary hospital in Nnewi, Nigeria. We calculated their WOMAC knee scores using the WOMAC questionnaire and performed knee radiographs in anteroposterior, lateral, and skyline views. We assigned K–L grades based on radiographic findings. We used Spearman correlation analysis to determine the correlation between the WOMAC knee scores and K–L grades. Results: The study included 128 patients (215 knees) with a mean age of 64.8 years. The median WOMAC score was 58.0, and the most common K–L grade was grade III. Among the 40- to 59-year and ≥70-year age groups, women had lower WOMAC scores, even in combination with K–L grade IV. Overall, there was no significant correlation between WOMAC scores and K–L grades (P=0.59, Spearman ρ=0.012). Conclusions: There was no correlation between clinical and radiographic features in knee osteoarthritis in this sample of patients managed at a tertiary hospital in southeastern Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».