Compositional Magnetic Resonance Imaging Measures of Cartilage — Endpoints for Clinical Trials of Disease-modifying Osteoarthritis Drugs?
Notice bibliographique
Résumé
Because compositional magnetic resonance imaging (MRI) techniques enable detection of biochemical and microstructural changes in the cartilage extracellular matrix before gross morphological changes occur, they may be useful as outcome measures for clinical trials focusing on early and potentially reversible disease stages1. To date, many of these compositional magnetic resonance imaging (MRI) techniques have not been thoroughly validated in human patients with osteoarthritis (OA) and thus are not presently in routine clinical use. Therefore compositional MRI techniques have rarely been applied in clinical trials2, but they have been used with increasing frequency in OA research for “premorphologic” evaluation of cartilage. Techniques comprise relaxometry measurements (T2, T2* and T1rho mapping) including T2* mapping with ultrashort echo-time imaging, sodium imaging, delayed gadolinium-enhanced MRI of cartilage (dGEMRIC), magnetization transfer contrast and glycosaminoglycan (GAG)-specific chemical exchange saturation transfer (gagCEST), diffusion-weighted imaging, and diffusion tensor imaging. Moreover, they seem to have the potential to serve as quantitative, reproducible, noninvasive, and objective endpoints for OA research, particularly in early and preradiographic stages of the disease. Table 1 summarizes available compositional MRI techniques in the context of OA research. Below we describe recent evidence regarding their potential utility. View this table: Table 1. Summary of compositional MRI techniques. Numerous clinical studies using T2 mapping have shown that subjects with knee pain have elevated T2 values3. Other studies have also associated T2 values with risk factors for OA including age, sex, obesity, and physical activity levels4. One study suggested that addition of a T2 mapping sequence to a routine MRI protocol at 3.0 T improved sensitivity in the detection of cartilage lesions in the knee joint, with only a slight reduction in specificity5. A more recent study showed that higher T2 values at baseline predicted disease onset in a cohort of subjects at … Address correspondence to Dr. A. Guermazi, Boston University School of Medicine, 820 Harrison Ave., FGH Building, 3rd Floor, Boston, Massachusetts 02118, USA; E-mail: guermazi{at}bu.edu
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».