High Kellgren-Lawrence Grade and Bone Marrow Lesions Predict Worsening Rates of Radiographic Joint Space Narrowing; The SEKOIA Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Determinants of radiographic progression in osteoarthritis (OA) are poorly understood. We investigated which features on baseline magnetic resonance imaging (MRI) acted as predictors of change in joint space width (JSW). METHODS: A total of 559 men and women over the age of 50 years with clinical knee OA [Kellgren-Lawrence (KL) grade 2-3] were recruited to the placebo arm of the SEKOIA study (98 centers; 18 countries). Minimal tibiofemoral joint space and KL grade on plain radiograph of the knee were assessed at baseline and at yearly followup up to 3 years. In a subset, serial knee MRI examinations were performed. Individuals with a bone marrow lesion (BML) ≥ grade 2 at the tibiofemoral joint at baseline were classified as BML-positive. Relationships between change in JSW and risk factors were assessed using linear regression. RESULTS: The mean age of study participants was 62.8 (SD 7.5) years and 73% were female; 38.6% had BML. Mean baseline JSW was 3.65 mm. This reduced by 0.18 (0.30) mm/year in men and 0.13 (0.23) mm/year in women. Those with BML had a significantly higher rate of annualized change in JSW; this relationship remained robust after adjustment for age, sex, and baseline KL grade [β = -0.10 (95% CI -0.18, -0.02) mm/yr]. Age, sex, baseline KL grade, and other MRI findings did not influence the rate of change in JSW. CONCLUSION: The rate of change in JSW was similar in men and women. BML on knee MRI predicted the rate of radiographic change in JSW. This relationship was independent of age, sex, and baseline KL grade.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».