Фізична терапія при остеоартрозі колінних суглобів І-ІІ стадії
Bibliographic record
Abstract
Остеоартроз (ОА) – одне з найбільш розповсюджених дегенеративно-дистрофічних захворювань суглобів, на яке страждає від 6,4 до 12 % населення світу. В Україні офіційно зареєстровано більше ніж 500 000 хворих на остеоартроз. Слід зазначити, що, за статистичними даними, в Україні зараз кожен третій мешканець страждає на остеоартроз певних суглобів. Серед факторів, які призводять до розвитку ОА: механічні фактори, надмірна маса тіла, похилий вік, спадкові фактори ризику. Основними клінічними симптоми ОА є біль в суглобах і, як наслідок, обмеження їх функції.Отже, проблема остеоартрозу в останні роки набула великого медико-соціального значення, це зумовлено значною поширеністю захворювання, швидким розвитком функціональних порушень (особливо при ураженні суглобів нижніх кінцівок), зростанням показників тимчасової та стійкої втрати працездатності, різким зниженням якості життя хворих [1, 7].Так, саме ураження великих суглобів часто призводить до непрацездатності й інвалідності, потребує тривалого та складного лікування, до якого належать зміна способу життя, фізичні вправи, використання адаптивних устроїв, медикаментозне лікування, внутрішньосуглобові ін’єкції, а в запущених випадках – хірургічного втручання. Тоді як спосіб життя та реабілітаційні заходи в цілому позитивно впливають на стан організму, то використання медикаментозних засобів часто призводить до ускладнень та побічних ефектів [2, 3].На сьогодні в існуючих рекомендаціях щодо лікування остеоартрозу колінних суглобів, опублікованих за останнє десятиріччя (Philadelphia Panel (2001), EULAR (2003), Ottawa panel (2005), NICE (2008)), фізичні вправи включені як обов’язковий метод комплексного лікування ОА й лише в одних рекомендаціях (Singapore Clinical practice guideline, 2007) вона не ввійшла в перелік методів, що рекомендовані для застосування [6, 7].
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.015 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".