Quantitative magnetic resonance imaging evaluation of knee osteoarthritis progression over two years and correlation with clinical symptoms and radiologic changes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the change in osteoarthritic (OA) knee cartilage volume over a two-year period with the use of magnetic resonance imaging (MRI) and to correlate the MRI changes with radiologic changes. METHODS: Thirty-two patients with symptomatic knee OA underwent MRI of the knee at baseline and at 6, 12, 18, and 24 months. Loss of cartilage volumes were computed and contrasted with changes in clinical variables for OA and with standardized semiflexed knee radiographs at baseline at 1 and 2 years. RESULTS: Progression of cartilage loss at all followup points was statistically significant (P < 0.0001), with a mean +/- SD of 3.8 +/- 5.1% for global cartilage loss and 4.3 +/- 6.5% for medial compartment cartilage loss at 6 months, 3.6 +/- 5.1% and 4.2 +/- 7.5% at 12 months, and 6.1 +/- 7.2% and 7.6 +/- 8.6% at 24 months. Discriminant function analysis identified 2 groups of patients, those who progressed slowly (<2% of global cartilage loss; n = 21) and those who progressed rapidly (>15% of global cartilage loss; n = 11) over the 2 years of study. At baseline, there was a greater proportion of women (P = 0.001), a lower range of motion (P = 0.01), a greater circumference and higher level of pain (P = 0.05) and stiffness in the study knee, and a higher body mass index in the fast progressor group compared with the slow progressor group. No statistical correlation between loss of cartilage volume and radiographic changes was seen. CONCLUSION: Quantitative MRI can measure the progression of knee OA precisely and can help to identify patients with rapidly progressing disease. These findings indicate that MRI could be helpful in assessing the effects of treatment with structure-modifying agents in OA.
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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) | 0,000 | 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 ».