Bone marrow lesions in people with knee osteoarthritis predict progression of disease and joint replacement: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The presence of bone marrow lesions (BMLs) has been linked to pain and progression of knee OA. The aim of this study was to determine the relationship between BMLs and longitudinal change in tibial cartilage volume and risk of knee joint replacement in subjects with knee OA. METHODS: One hundred and nine men and women with symptomatic knee OA were recruited. The same knee was imaged using MRI at baseline and ∼2 years later. Tibial cartilage volume and BMLs were measured. Knee joint replacement over 4 years was determined. RESULTS: The mean age of the subjects at baseline was 63.2 (s.d. 10.3) years. BMLs were present in 66% of the subjects. Cross-sectionally, BMLs were negatively associated with both medial (regression coefficient -121.4; 95% CI -183.8, -859.1; P<0.001) and lateral (regression coefficient -142.1; 95% CI -241.8, -42.4; P=0.01) tibial cartilage volume data. Longitudinally, for every 1-score increase in baseline BML severity (range 0-4), the annual total tibial cartilage loss was increased by 1.14% (95% CI 0.29%, 1.87%; P=0.01). The risk of knee joint replacement over 4 years increased with increasing BML score (odds ratio 1.57; 95% CI 1.04, 2.35; P=0.03). CONCLUSION: The prevalence and severity of BMLs are associated with less tibial cartilage volume and greater cartilage loss over 2 years. Moreover, severity of BMLs was positively associated with risk of knee joint replacement over 4 years. This provides further support for the importance of BMLs in identifying those with OA most likely to progress. Identifying factors that prevent or reduce the severity of BMLs may provide an important target in the prevention of disease progression and treatment of OA, and the subsequent need for arthroplasty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».