Magnetic Resonance Imaging–Assessed Vastus Medialis Muscle Fat Content and Risk for Knee Osteoarthritis Progression: Relevance From a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies have proposed vastus medialis (VM) muscle cross-sectional area change as a variable associated with cartilage volume loss in knee osteoarthritis (OA). However, the VM also includes fat (%Fat), which may influence knee function. This study analyzed the VM area and %Fat data, separately and in combination, to predict symptoms, cartilage volume loss, and bone marrow lesion (BML) change in knee OA. METHODS: This study included the according-to-protocol population (n = 143) of a 2-year knee OA randomized clinical trial having magnetic resonance imaging at baseline and 2 years. Correlations used multivariate analyses. RESULTS: Greater baseline value for VM area and %Fat were significantly associated with sex (male, area; female, %Fat), higher body mass index (BMI), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index stiffness, function, and total scores (better, high area; worse, high %Fat). Moreover, a VM %Fat increase of 1% at 2 years was associated with worsening of cartilage volume loss in the global knee (P = 0.015) and some subregions (P ≤ 0.030), and with an increment of BML global score change (P < 0.001). A 1% decrease in VM area at 2 years was associated with worsening of knee pain score (P = 0.048). Importantly, the concurrent presence of low VM area, high VM %Fat, and high BMI identified a subgroup of patients with greater cartilage volume loss in the medial femur (P = 0.028) than the rest of the cohort. CONCLUSION: These data demonstrated, for the first time, that VM fat content is a strong predictor of cartilage volume loss and the occurrence and progression of BML. Importantly, the combined data of VM area, VM %Fat, and BMI identified patients at higher risk for OA progression.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».