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Enregistrement W2125532819 · doi:10.1002/acr.22590

Magnetic Resonance Imaging–Assessed Vastus Medialis Muscle Fat Content and Risk for Knee Osteoarthritis Progression: Relevance From a Clinical Trial

2015· article· en· W2125532819 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Pierre Raynauld, Jean‐Pierre Pelletier, C. Roubille, Marc Dorais, F. Abram, Wei Li, Yuanyuan Wang, Jessica Fairley, Flavia Cicuttini, Johanne Martel‐Pelletier

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensResearch CanadaHôpital Notre-DameUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicineVastus medialisMagnetic resonance imagingCartilageBody mass indexPopulationCohortInternal medicineKnee painPathologyPhysical medicine and rehabilitationAnatomyRadiologyElectromyography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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