Meaningful changes in physical function and pain in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aims to establish meaningful within-person change (MWPC) thresholds for the Total Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC®), its Physical Function (PF) subscale, and the Visual Analog Scale (VAS) for Pain, in patients with knee osteoarthritis (OA). A secondary objective is to evaluate the effectiveness of a single injection of autologous culture-expanded adipose tissue-derived mesenchymal stem cells (ADMSCs) using these thresholds. Methodology The study included 252 patients with knee OA enrolled in a clinical trial. An anchor-based predictive modeling approach, using KOOS-12, SF-36, and IKDC scores with literature-based cut-offs, was applied to determine MWPC thresholds for WOMAC and VAS Pain. MWPC thresholds were derived from both the ADMSCs injection and Control (autoserum) groups at 3- and 6-month follow-ups. Treatment effectiveness was assessed by comparing MWPC range with between-group differences and within-person changes. Results MWPC thresholds were identified as follows: 5–17 points for WOMAC Total, 4–12 points for WOMAC PF, and 8–14 points for VAS Pain (all on 0–100 scales). The adjusted differences between the ADMSCs injection and Control (autoserum) groups of all three measures (3 months: WOMAC Total 5.9, WOMAC Function 4.2, VAS Pain 8.6; 6 months: WOMAC Total 9.3, WOMAC Function 6.5, VAS Pain 11.7) were within each corresponding MWPC threshold range. Conclusions The proposed MWPC thresholds could be beneficial for healthcare professionals as a tool to identify meaningful change in physical function and pain in response to treatment and evaluate the meaningfulness of treatment benefits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 ».