Gender-based analysis of WOMAC scores in moderate and advanced knee osteoarthritis: evaluating pain, stiffness and functional impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (KOA) significantly impacts mobility and quality of life, with key issues being pain, stiffness, and functional restrictions. With possible differences in the course of the disease and the intensity of symptoms, gender differences in OA symptoms are still uncertain. Using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), this study examined gender-based variations in the burden of OA symptoms between KL grade 2 and KL grade 3 KOA. Methods: According to the EULAR classification, 108 patients with KOA were included in the study. Male and female patients with knee OA underwent WOMAC scores for pain, stiffness, function, and overall discomfort examined. Statistical significance was evaluated using 95% CI, mean differences, and independent t-tests. A p value of less than 0.05 has been considered significant. Results: Across all WOMAC domains, no statistically significant gender differences were discovered, and all comparisons had p values greater than 0.05. In KL grade II, males scored slightly higher on pain and stiffness, but in Kl grade III, these differences decreased. In both grades, the functional and total WOMAC scores were similar for both genders. Conclusions: The results show that among those with knee OA, there are no appreciable differences in symptom load by gender. This highlights the necessity of tailored treatment plans as opposed to gender-specific approaches. Other factors affecting OA outcomes, such as biomechanics, hormonal effects, and lifestyle factors, should be investigated further.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».