The levels of the adipokines adipsin and leptin are associated with knee osteoarthritis progression as assessed by MRI and incidence of total knee replacement in symptomatic osteoarthritis patients: a<i>post hoc</i>analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Limited studies have explored the association between adipokines and knee OA structural progression using quantitative MRI (qMRI), and very few have included total knee replacement (TKR) as a disease outcome. The objective of this study was to compare serum levels of five adipokines to cartilage volume loss (CVL) and investigate their predictive value for TKR. METHODS: The according-to-protocol population (n = 138) of a knee OA trial was used. Serum levels of adipsin (complement factor D), leptin, adiponectin, resistin and serpin E1, and cartilage volume were determined at baseline and 24 months with specific ELISAs and qMRI, respectively. Study knee TKR incidence up to 4 years post-trial was also assessed. RESULTS: Greater baseline values of adipsin and leptin correlated with increased CVL in the global knee and medial femur (P ⩽ 0.032) and of adipsin in the lateral compartment and femur (P ⩽ 0.028). Adiponectin showed an inverse correlation in the medial compartment and femur (P ⩽ 0.027). Resistin and serpin E1 were not associated with CVL. Multivariate analyses revealed that patients in the highest tertile at baseline of adipsin presented a greater odds ratio of CVL in the lateral compartment and femur (⩾2.87; P ⩽ 0.011), and those in the highest tertile of leptin in the medial compartment (2.78; P = 0.038). Most clinically relevant, patients in the highest tertile of adipsin or leptin at baseline had significantly greater incidence of TKR (P = 0.027). CONCLUSION: Data demonstrate that both adipsin and leptin predict greater CVL over time in the lateral and medial compartment, respectively. Importantly, this study also demonstrates that higher baseline levels of adipsin or leptin are associated with higher incidence of TKR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».