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Enregistrement W1982799550 · doi:10.1002/art.24473

Association of biomarkers with pre–radiographically defined and radiographically defined knee osteoarthritis in a population‐based study

2009· article· en· W1982799550 sur OpenAlexafffund
Jolanda Cibere, Hongbin Zhang, Patrick Garnero, A. Robin Poole, Tatiana Lobanok, Tore Saxne, Virginia B. Kraus, Amanda Way, Anona Thorne, Hubert Wong, Joel Singer, Jacek A. Kopec, Ali Guermazi, Charles Peterfy, Savvakis Nicolaou, Peter L. Munk, John M. Esdaile

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensVancouver General HospitalCentre for Advancing Health OutcomesArthritis Research Centre of CanadaMcGill UniversityHIV Legal NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchJ.W. McConnell Family FoundationCanadian Arthritis NetworkArthritis SocietyShriners Hospitals for ChildrenSynarcAmgen
Mots-clésMedicineOsteoarthritisN-terminal telopeptideCartilage oligomeric matrix proteinInternal medicineOdds ratioConfidence intervalBiomarkerPopulationType II collagenGastroenterologyArthritisPathologyOsteocalcinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate 10 biomarkers in magnetic resonance imaging (MRI)-determined, pre-radiographically defined osteoarthritis (pre-ROA) and radiographically defined OA (ROA) in a population-based cohort of subjects with symptomatic knee pain. METHODS: Two hundred one white subjects with knee pain, ages 40-79 years, were classified into OA subgroups according to MRI-based cartilage (MRC) scores (range 0-4) and Kellgren/Lawrence (K/L) grades of radiographic severity (range 0-4): no OA (MRC score 0, K/L grade<2), pre-ROA (MRC score>or=1, K/L grade<2), or ROA (MRC score>or=1, K/L grade>or=2). Urine and serum samples were assessed for levels of the following biomarkers: urinary biomarkers C-telopeptide of type II collagen (uCTX-II), type II and types I and II collagen cleavage neoepitopes (uC2C and uC1,2C, respectively), and N-telopeptide of type I collagen, and serum biomarkers sC1,2C, sC2C, C-propeptide of type II procollagen (sCPII), chondroitin sulfate 846 epitope, cartilage oligomeric matrix protein, and hyaluronic acid. Multicategory logistic regression was performed to evaluate the association of OA subgroup with individual biomarker levels and biomarker ratios, adjusted for age, sex, and body mass index. RESULTS: The risk of ROA versus no OA increased with increasing levels of uCTX-II (odds ratio [OR] 3.12, 95% confidence interval [95% CI] 1.35-7.21), uC2C (OR 2.13, 95% CI 1.04-4.37), and uC1,2C (OR 2.07, 95% CI 1.06-4.04), and was reduced in association with high levels of sCPII (OR 0.53, 95% CI 0.30-0.94). The risk of pre-ROA versus no OA increased with increasing levels of uC2C (OR 2.06, 95% CI 1.05-4.01) and uC1,2C (OR 2.06, 95% CI 1.12-3.77). The ratios of type II collagen degradation markers to collagen synthesis markers were better than individual biomarkers at differentiating the OA subgroups, e.g., the ratio of [uCTX-II][uC1,2C] to sCPII was associated with a risk of ROA versus no OA of 3.47 (95% CI 1.34-9.03) and a risk of pre-ROA versus no OA of 2.56 (95% CI 1.03-6.40). CONCLUSION: Different cartilage degradation markers are associated with pre-ROA than are associated with ROA, indicating that their use as diagnostic markers depends on the stage of OA. Biomarker ratios contrasting cartilage degradation with cartilage synthesis are better able to differentiate OA stages compared with levels of the individual markers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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