Individual magnetic resonance imaging and radiographic features of knee osteoarthritis in subjects with unilateral knee pain: The Health, Aging, and Body Composition Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Strong associations between radiographic features of knee osteoarthritis (OA) and pain have been demonstrated in persons with unilateral knee symptoms. This study was undertaken to compare radiographic and magnetic resonance imaging (MRI) features of knee OA and assess their ability to discriminate between painful and nonpainful knees in persons with unilateral symptoms. METHODS: The study population included 283 individuals ages 70-79 years with unilateral knee pain who were enrolled in the Health, Aging, and Body Composition Study, a study of weight-related diseases and mobility. Radiographs of both knees were read for Kellgren/Lawrence (K/L) grade and individual radiographic features, and 1.5T MRIs were assessed using the Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging Score. The association between structural features and pain was assessed using a within-person case-control design and conditional logistic regression. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was then used to test the discriminatory performance of structural features. RESULTS: In conditional logistic analyses, knee pain was significantly associated with both radiographic features (any joint space narrowing grade ≥ 1) (odds ratio 3.20 [95% confidence interval 1.79-5.71]) and MRI features (any cartilage defect scored ≥ 2) (odds ratio 3.67 [95% confidence interval 1.49-9.04]). However, in most subjects, MRI revealed osteophytes and cartilage and bone marrow lesions in both knees, and using ROC analysis, no individual structural feature discriminated well between painful and nonpainful knees. The best-performing MRI feature (synovitis/effusion) was not significantly more informative than K/L grade ≥ 2 (P = 0.42). CONCLUSION: In persons with unilateral knee pain, MRI and radiographic features were associated with knee pain, confirming that structural abnormalities in the knee have an important role in the etiology of pain. However, no single MRI or radiographic finding performed well in discriminating between painful and nonpainful knees. Further work is needed to examine how structural and nonstructural factors influence knee pain.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».