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Enregistrement W4416296431 · doi:10.1142/s2661341725740979

Comparison of Ultrasonology Findings with Clinical Parameters and Plain Radiograph in Patients with Knee Osteoarthritis

2025· article· en· W4416296431 sur OpenAlexaboutno aff
Shweta Nakarmi, Binit Vaidya

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Rheumatology and Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisWOMACRheumatologyRadiographyKnee JointSeverity of illnessKnee painJoint disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knee osteoarthritis (OA) is one of the commonly encountered joint diseases in people with a prevalence ranging up to 7.9% in adult population. There are various clinical and radiologic instruments to measure the disease severity of knee OA. Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Short Form (SF)-12, SF-36 are few commonly used clinical instruments. Kellgren-Lawrence classification (KL) is commonly used radiographic tool to assess the severity of osteoarthritis. Nowadays, high frequency musculoskeletal ultrasonology (MSUS) is being used as a reliable tool for assessment of osteoarthritis. Methods: A prospective, cross sectional study was conducted in patients with knee OA attending a tertiary level rheumatology center in Kathmandu, Nepal. Ethical clearance was taken from NHRC Nepal. Baseline demographic profile of the patients along with clinical parameters like WOMAC and VAS for pain and stiffness were recorded in predesigned data sheet. An AP view standing Xray was obtained for involved knee and KL grading done. High frequency MSUS was done for same knee. Synovial hypertrophy, suprapatellar effusion, cartilage thickness (medial, lateral and intercondylar), Doppler activity and osteophytes were noted. Pearson’s coefficient of correlation was calculated to assess correlation between ultrasonology and radiologic parameters. Results: A total of 138 patients with knee OA were enrolled in the study with female predominance of 83% and mean age of 56.87 ± 10.61 years. The mean VAS for pain and WOMAC scores were 4.95 ± 1.78 and 28.36 ± 13.31, respectively. A negative correlation was observed between cartilage thickness (medial) with joint space narrowing (KL grade) and between WOMAC and VAS scores and cartilage thickness. Conclusions: MSUS may be used in clinical practice to diagnose and monitor cases of knee osteoarthritis. It is a potential imaging technique which might help in therapeutic interventions and disease monitoring too.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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