MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3044252822 · doi:10.1556/650.2020.31792

A multimorbiditás hatása a funkcionális és életminőség-eredményekre generalizált osteoarthrosisban

2020· article· hu· W3044252822 on OpenAlexaboutno aff
Eszter Kővári, Ambrus Kaposi, Zsuzsanna Soósné Kiss, Réka Kurucz, Péter Mandl, Géza Bálint, Gyula Poór, Miklós Szendrői, Péter Vince Bálint

Bibliographic record

VenueOrvosi Hetilap · 2020
Typearticle
Languagehu
FieldMedicine
TopicOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineComorbidityInternal medicineBody mass indexWOMACPhysical therapyOsteoarthritisQuality of life (healthcare)RheumatologyArthritisCross-sectional studyAlternative medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Absztrakt: Bevezetés: Az osteoarthrosis (az angol nevezéktanban osteoarthritis) mint a leggyakoribb ízületi megbetegedés kiemelt népegészségügyi jelentőséggel bír. Célkitűzés: A multimorbiditás hatásának vizsgálata a funkcionális és életminőségtesztekre generalizált osteoarthrosisban (GOA, kéz- és térdízületi osteoarthrosis együttes jelenléte) szenvedő nőkben. Módszer: A keresztmetszeti vizsgálatba az American College of Rheumatology (ACR) kritériumrendszere alapján klasszifikálható kéz- és térdízületi osteoarthrosisban szenvedő betegeket vontunk be. A kontrollcsoportba mozgásszervi szempontból panaszmentesek kerülhettek, akiknél klasszifikálható osteoarthrosis vagy gyulladásos reumatológiai betegség gyanúja nem merült fel. A multimorbiditást összegzett komorbiditásszámmal jellemeztük. A GOA-csoportban a funkciót Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), a Cochin Hand Scale, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) és a Health Assessment Questionnaire (HAQ) segítségével, míg az életminőséget mindkét csoportban EuroQol-5D Scale teszttel mértük. Elemeztük az összegzett komorbiditásszám, az életkor és a testtömegindex (BMI) közötti kapcsolatot. Az adatok elemzéséhez leíró statisztikai módszereket, kétmintás t-próbát és Pearson-féle korrelációs tesztet alkalmaztunk. Eredmények: A vizsgálati csoportokba 200-200 résztvevőt vontunk be. Szignifikáns összefüggést mértünk mindkét vizsgálati csoportban a magasabb komorbiditásszám, a rosszabb életminőséget jelző EuroQol-5D-értékek, az idősebb életkor (korreláció a GOA-csoportban: 0,37, p<0,001, a kontrollcsoportban: 0,24, p<0,001) és a nagyobb BMI-érték között (korreláció a GOA-csoportban: 0,18, p: 0,01, a kontrollcsoportban: 0,45, p<0,001). Az összegzett komorbiditásszám emelkedése a GOA-csoportban negatív hatással volt a funkcióra és az életminőségre. Következtetés: Az idősebb életkor és a növekvő BMI-érték kifejezetten erős összefüggést mutatott a multimorbiditással mindkét vizsgálati csoportban. A kontrollcsoporthoz képest gyengébb kapcsolat igazolódott a BMI és az összegzett komorbiditásszám között osteoarthrosisos betegek esetében. További vizsgálat szükséges a GOA-csoportban feltételezhető eltérő összefüggések miatt. Orv Hetil. 2020; 161(32): 1332–1340.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.111

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0330.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations6
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOrvosi HetilapSame topicOsteoarthritis Treatment and MechanismsFrench-language works237,207