MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155115945 · doi:10.1186/ar2494

Biochemical markers of bone turnover and their association with bone marrow lesions

2008· article· en· W2155115945 sur OpenAlexaff
David J. Hunter, Michael P. LaValley, Li Jiang, Doug C. Bauer, Michael C. Nevitt, Jeroen DeGroot, Robin Poole, David R. Eyre, Ali Guermazi, D. Gale, Saara Tötterman, David T. Felson

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Joint Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineInternal medicineBone remodelingOsteocalcinRheumatologyN-terminal telopeptideOsteoarthritisReceiver operating characteristicOdds ratioBone marrowLogistic regressionFramingham Heart StudyPathologyFramingham Risk ScoreAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Our objective was to determine whether markers of bone resorption and formation could serve as markers for the presence of bone marrow lesions (BMLs). METHODS: We conducted an analysis of data from the Boston Osteoarthritis of the Knee Study (BOKS). Knee magnetic resonance images were scored for BMLs using a semiquantitative grading scheme. In addition, a subset of persons with BMLs underwent quantitative volume measurement of their BML, using a proprietary software method. Within the BOKS population, 80 people with BMLs and 80 without BMLs were selected for the purposes of this case-control study. Bone biomarkers assayed included type I collagen N-telopeptide (NTx) corrected for urinary creatinine, bone-specific alkaline phosphatase, and osteocalcin. The same methods were used and applied to a nested case-control sample from the Framingham study, in which BMD assessments allowed evaluation of this as a covariate. Logistic regression models were fit using BML as the outcome and biomarkers, age, sex, and body mass index as predictors. An receiver operating characteristic curve was generated for each model and the area under the curve assessed. RESULTS: A total of 151 subjects from BOKS with knee OA were assessed. The mean (standard deviation) age was 67 (9) years and 60% were male. Sixty-nine per cent had maximum BML score above 0, and 48% had maximum BML score above 1. The only model that reached statistical significance used maximum score of BML above 0 as the outcome. Ln-NTx (Ln is the natural log) exhibited a significant association with BMLs, with the odds of a BML being present increasing by 1.4-fold (95% confidence interval = 1.0-fold to 2.0-fold) per 1 standard deviation increase in the LnNTx, and with a small partial R2 of 3.05. We also evaluated 144 participants in the Framingham Osteoarthritis Study, whose mean age was 68 years and body mass index was 29 kg/m2, and of whom 40% were male. Of these participants 55% had a maximum BML score above 0. The relationship between NTx and maximum score of BML above 0 revealed a significant association, with an odds ratio fo 1.7 (95% confidence interval = 1.1 to 2.7) after adjusting for age, sex, and body mass index. CONCLUSIONS: Serum NTx was weakly associated with the presence of BMLs in both study samples. This relationship was not strong and we would not advocate the use of NTx as a marker of the presence of BMLs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArthritis Research & TherapyMême sujetBone and Joint DiseasesTravaux en français237 207