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Enregistrement W2097549367 · doi:10.3899/jrheum.140094

The Current and Future Status of Biomarkers in Osteoarthritis

2014· letter· en· W2097549367 sur OpenAlexvenueno aff
David T. Felson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineOsteoarthritisBiomarkerCartilageSynovitisRheumatoid arthritisCartilage oligomeric matrix proteinSynovial fluidArthritisInternal medicineHyaline cartilagePathologyArticular cartilage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue of The Journal , Aslam and colleagues1 examined blood and urine biomarker levels and their association with a variety of hand osteoarthritis (OA) phenotypes. They report that serum levels of hyaluronic acid (HA) and COMP (cartilage oligomeric matrix protein) were associated with the presence of hand OA. While among the first to study hand OA, this study is one of many reporting a positive association of these 2 serum biomarkers with the presence of OA. COMP is a constituent of hyaline articular cartilage and, with damage to cartilage, is released from cartilage into synovial fluid and hence into the circulation. Serum HA is a macromolecular glycosaminoglycan found throughout many soft tissues in the body. In arthritis, levels of HA are thought to be related to synovitis, although this relationship has been demonstrated in rheumatoid arthritis (RA) and not specifically in OA2. While some studies evaluating the relationship of these biomarkers to the presence or severity of OA have been negative, most have shown a positive association3,4. The study by Aslam, et al 1 constitutes one of an increasing number of articles on systemic markers of joint metabolism and their relationship with OA. The goal of this editorial is to ask what insights these studies have provided into the biology and diagnosis of OA and the likely future value of biomarker studies for the clinical care of patients with OA. As part of a US National Institutes of Health effort to make sense of the burgeoning literature on biomarkers in OA, Bauer et al 5 provided a framework to categorize biomarker studies into an easily remembered BIPED classification (Burden of disease, Investigative, Prognostic, Efficacy and Diagnostic; see Table 1). Van Spil and colleagues4, in a systematic review of biomarker … Address correspondence to Dr. Felson, Boston University School of Medicine, A203, 715 Albany St., Boston, Massachusetts 02118, USA. E-mail: dfelson{at}bu.edu

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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