Risk factors for neuropathic pain in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the onset of neuropathic pain (NP) in patients with knee osteoarthritis (KOA) and related influencing factors. Methods A total of 313 KOA patients who attended the outpatient service of Department of Rehabi-litation Medicine in our hospital from July 2023 to October 2024 were enrolled, and according to the scoring results of the PainDETECT questionnaire, they were divided into NP group and non-NP group. The two groups were compared in terms of age, sex, body mass index (BMI), duration of knee pain symptoms, Kellgren-Lawrence (K-L) grading, pain Visual Analogue Scale (VAS) score, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) score, and knee magnetic resonance imaging (MRI) findings. A logistic regression analysis was performed for the indicators with statistical significance identified by the univariate analysis to obtain the risk factors for NP. Results Of all patients, the patients with NP accounted for 16.61%. There were significant differences between the two groups in age, sex, pain VAS score, WOMAC, HADS score, and the proportion of patients with meniscus injury, soft tissue edema around the knee joint or knee joint ligament injury on MRI (H=16.272-49.953,χ2=12.897-23.792,P<0.05). The logistic regression analysis showed that old age, a high pain VAS score, a high HADS score, the presence of soft tissue edema around the knee joint, and the presence of knee joint ligament injury were risk factors for the onset of NP (P<0.05). Conclusion Old age, a high pain VAS score, a high HADS score, the presence of soft tissue edema around the knee joint, and the presence of knee joint ligament injury are risk factors for the onset of NP in KOA patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».