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Enregistrement W2036651776 · doi:10.2174/1874312901206010064

Pentosidine, an Advanced Glycation End-Product, May Reflect Clinical and Morphological Features of Hand Osteoarthritis

2012· article· en· W2036651776 sur OpenAlexaboutno aff
M. Braun

Notice bibliographique

RevueThe Open Rheumatology Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterstvo Zdravotnictví Ceské Republiky
Mots-clésPentosidineMedicineAdvanced glycation end-productGlycationOsteoarthritisProduct (mathematics)BioinformaticsPathologyInternal medicineReceptorAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigates pentosidine levels, an advanced glycation end-product, in patients with erosive and non-erosive hand osteoarthritis (HOA) and determine its potential association with clinical findings and imaging-defined joint damage.Pentosidine was measured by HPLC in serum and urine of 53 females with HOA (31 erosive and 22 non-erosive HOA) and normalised to the total serum protein or urinary creatinine, respectively. Pain, joint stiffness and disability were assessed by the Australian/Canadian OA hand index (AUSCAN). The hand radiographs scored according to the Kallman grading scale were assessed to determine a baseline value and reassessed after two years.The levels of urine pentosidine, but not of serum pentosidine, were higher in patients with erosive HOA than in non-erosive HOA (p=0.039). Urinary pentosidine correlated with CRP (r=0.302, p=0.031), ESR (r=0.288, p=0.041) and AUSCAN (r=0.408, p=0.003). Serum pentosidine, but not in urine, significantly correlated with the Kallman radiographic score in erosive HOA at the baseline (r=0.409, p=0.022) and after 2 years (r=0.385, p=0.032). However, when corrected for age and disease duration, only correlation between urine pentosidine and AUSCAN remained significant (r=0.397, p=0.004).Our data suggest that serum and urine pentosidine levels may relate to the distinctive clinical and morphological features of HOA.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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