Age-dependent ferritin elevations and HFE C282Y mutation as risk factors for symptomatic knee osteoarthritis in males: a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age, gender and genetic predisposition are major intrinsic risk factors for osteoarthritis (OA). Iron increases are associated with age and gene mutation. In the present study, we examined whether serum ferritin, an indicator of total body iron stores, correlates with clinical features in patients with OA, and whether the hemochromatosis Fe (HFE) gene mutation plays a role. METHODS: In a 2-year longitudinal observational study, 127 patients with knee OA and 20 healthy individuals (controls) were enrolled. All patients underwent standardized weight-bearing fixed-flexion posteroanterior knee radiographs. Peripheral blood samples were analyzed for serum ferritin, and genotyped for HFE using allelic discrimination methods. RESULTS: Higher levels of serum ferritin were found in patients older than 56 years (P =0.0186) and males (P =0.0006), with a trend toward higher ferritin in patients with OA. HFE gene mutation carriers were more prevalent among patients with OA than among healthy controls. When stratified further by gender, we found that male patients with OA had higher levels of serum ferritin than male control subjects [odds ratio = 4.18 (limits of 95% confidence interval: 0.86-27.69, P = 0.048)]. Analyses of radiographic data indicated that higher ferritin was associated with narrower joint space width at baseline (P = 0.032) in male patients. Additionally, among men, risk prediction of radiographic severity [Kellgren-Lawrence (KL) grade >2)] in the higher ferritin group was almost five times that of the lower ferritin group (odds ratio = 4.74, P = 0.023). CONCLUSION: Our data suggest that increased ferritin levels are associated with symptomatic knee OA in males. This finding needs to be validated in a larger cohort of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 |
| 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 ».