Detection of Pain Severity with the Full Cup Test in Knee Osteoarthritis and Its Relationship with Knee Function and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Knee osteoarthritis (OA) is a degenerative joint disease characterized by subchondral sclerosis, cartilage erosion, osteophyte formation, and both biochemical and morphological alterations in the synovial membrane of the articular cartilage.1 It is the most prevalent joint disorder globally, affecting approximately 302 million individuals, and is a leading cause of physical disability, particularly among older adults. 2 The incidence and prevalence of chronic OA are steadily increasing in parallel with global population aging, making it a significant public health concern.3 Additionally, around 25% of individuals over the age of 55 report at least one episode per year, and approximately 13% of elderly individuals have been diagnosed with knee OA for over seven years. 4 Risk factors for knee OA include advancing age, female sex, genetic predisposition, obesity, elevated bone mineral density, previous trauma, physical Cite this article as: Demir Karakılıç G, Şahingöz Bakırcı E. Detection of pain severity with the full cup test in knee osteoarthritis and its relationship with knee function and quality of life.Arch Basic Clin Res.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».