Change in knee structure and change in tibiofemoral joint space width: a five year longitudinal population–based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Change in knee cartilage volume is frequently used as a proxy for change in knee joint space width over time, but longitudinal data on these associations is limited. We aimed to determine whether change in knee cartilage volume, new or worsening meniscal extrusion (ME), meniscal tears and cartilage defects over 2.4 years correlated with change in joint space width (JSW) over 5 years in older community dwelling adults. METHODS: Participants (n = 153) had their right knee imaged using MR imaging and x-ray at baseline, and after 2.4 years (MRI) and 5 years (x-ray). Cartilage volume, cartilage defects, meniscal extrusions and meniscal tears were assessed on sagittal T1-weighted fat-suppressed MRI. JSW was assessed using standard fixed semi-flexed view radiographs, and scored on those with adequate alignment. RESULTS: Participants were 51-79 (mean 62) years old; 48% were female. Cartilage volume reduced over time (medial -134 ± 202 μL/year, lateral -106 ± 165 μL/year, p < 0.001), as did JSW (medial -0.05 ± 0.16 mm/year, lateral -0.12 ± 0.24 mm/year, p < 0.001). In multivariable analysis, the only consistent predictor of change in JSW was new or worsening ME (medial tibia R(2) 3.1%, p = 0.031; medial femur R(2) 3.2%, p = 0.024); change in cartilage volume correlated with change in JSW laterally (R(2) 4.8%, p = 0.007) and was borderline medially (R(2) 2.2%, p = 0.064); there was no association for meniscal tears or cartilage defects. The magnitude of these associations were similar albeit somewhat greater for ME in participants with radiographic OA (R(2) 6.2%, p = 0.017). CONCLUSION: Change in ME and cartilage volume weakly predict change in JSW, but the vast majority of the variation remains unexplained. Since MRI examines cartilage directly while radiographs examine it indirectly, these results cast doubt on the validity of using JSW as a proxy measure of cartilage loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».