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Enregistrement W2169721164 · doi:10.1186/1471-2474-14-115

Relationships amongst osteoarthritis biomarkers, dynamic knee joint load, and exercise: results from a randomized controlled pilot study

2013· article· en· W2169721164 sur OpenAlexafffund
Michael A. Hunt, Courtney L. Pollock, Virginia B. Kraus, Tore Saxne, Sue Peters, Janet L. Huebner, Eric C. Sayre, Jolanda Cibere

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis Network
Mots-clésMedicineOsteoarthritisCartilage oligomeric matrix proteinBiomarkerPhysical therapyRheumatologyInternal medicineCartilageN-terminal telopeptidePathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the relationships of circulating levels of biomarkers of cartilage degradation with biomechanical outcomes relevant to knee osteoarthritis (OA) or biomarker changes following non-pharmacological interventions. The objectives of this exploratory, pilot study were to: 1) examine relationships between biomarkers of articular cartilage degradation and synthesis with measures of knee joint load during walking, and 2) examine changes in these biomarkers following 10 weeks of strengthening exercises. METHODS: Seventeen (8 male, 9 female; 66.1 +/- 11.3 years of age) individuals with radiographically-confirmed medial tibiofemoral OA participated. All participants underwent a baseline testing session where serum and urine samples were collected, followed by a three-dimensional motion analysis. Motion analysis was used to calculate the external knee adduction moment (KAM) peak value and impulse. Following baseline testing, participants were randomized to either 10 weeks of: 1) physiotherapist-supervised lower limb muscle strengthening exercises, or 2) no exercises (control). Identical follow-up testing was conducted 11 weeks after baseline. Biomarkers included: urinary C-telopeptide of type II collagen (uCTX-II) and type II collagen cleavage neoepitope (uC2C), serum cartilage oligomeric matrix protein (sCOMP), serum hyaluronic acid (sHA) and serum C-propeptide of type II procollagen (sCPII). Linear regression analysis was used to examine relationships between measures of the KAM and biomarker concentrations as baseline, as well as between-group differences following the intervention. RESULTS: KAM impulse predicted significant variation in uCTX-II levels at baseline (p = 0.04), though not when controlling for disease severity and walking speed (p = 0.33). KAM impulse explained significant variation in the ratio uCTX-II;sCPII even when controlling for additional variables (p = 0.04). Following the intervention, changes in sCOMP were significantly greater in the exercise group compared to controls (p = 0.04). On average those in the control group experienced a slight increase in sCOMP and uCTX-II, while those in the exercise group experienced a reduction. No other significant findings were observed. CONCLUSIONS: This research provides initial evidence of a potential relationship between uCTX-II and knee joint load measures in patients with medial tibiofemoral knee OA. However, this relationship became non-significant after controlling for disease severity and walking speed, suggesting further research is necessary. It also appears that sCOMP is amenable to change following a strengthening intervention, suggesting a potential beneficial role of exercise on cartilage structure. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01241812.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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