Association of magnetic resonance imaging–based knee cartilage T2 measurements and focal knee lesions with knee pain: Data from the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association of magnetic resonance imaging (MRI)-based knee cartilage T2 measurements and focal knee lesions with knee pain in knees without radiographic osteoarthritis (OA) among subjects with OA risk factors. METHODS: We studied the right knees of 126 subjects from the Osteoarthritis Initiative database. We randomly selected 42 subjects ages 45-55 years with OA risk factors, right knee pain (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC] pain score ≥5), no left knee pain (WOMAC pain score 0), and no radiographic OA (Kellgren/Lawrence [K/L] score ≤1) in the right knee. We also selected 2 comparison groups: 42 subjects without knee pain in either knee and 42 with bilateral knee pain. Both groups were frequency matched to subjects with right knee pain only by sex, age, body mass index, and K/L score. All of the subjects underwent 3T MRI of the right knee. Focal knee lesions were assessed and cartilage T2 measurements were performed. RESULTS: Prevalences of meniscal, bone marrow, and ligamentous lesions and joint effusion were not significantly different between the groups (P > 0.05), while cartilage lesions were more frequent in subjects with right knee pain only compared to subjects without knee pain (P < 0.05). T2 values averaged over all of the compartments were similar in subjects with right knee pain only (mean ± SD 34.4 ± 1.8 msec) and in subjects with bilateral knee pain (mean ± SD 34.7 ± 4.7 msec), but were significantly higher compared to subjects without knee pain (mean ± SD 32.4 ± 1.8 msec; P < 0.05). CONCLUSION: These results suggest that elevated cartilage T2 values are associated with findings of pain in the early phase of OA, whereas among morphologic knee abnormalities only knee cartilage lesions are significantly associated with knee pain status.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».