Identifying Phenotypes of Knee Osteoarthritis by Separate Quantitative Radiographic Features May Improve Patient Selection for More Targeted Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Expression of osteoarthritis (OA) varies significantly between individuals, and over time, suggesting the existence of different phenotypes, possibly with specific etiology and targets for treatment. Our objective was to identify phenotypes of progression of radiographic knee OA using separate quantitative features. METHODS: Separate radiographic features of OA were measured by Knee Images Digital Analysis (KIDA) in individuals with early knee OA (the CHECK cohort: Cohort Hip & Cohort Knee), at baseline and at 2-year and 5-year followup. Hierarchical clustering was performed to identify phenotypes of radiographic knee OA progression. The phenotypes identified were compared for changes in joint space width (JSW), varus angle, osteophyte area, eminence height, bone density, for Kellgren-Lawrence (K-L) grade, and for clinical characteristics. Logistic regression analysis evaluated whether baseline radiographic features and demographic/clinical characteristics were associated with each of the specific phenotypes. RESULTS: The 5 clusters identified were interpreted as "Severe" or "No," "Early" or "Late" progression of the radiographic features, or specific involvement of "Bone density." Medial JSW, varus angle, osteophyte area, eminence height, and bone density at baseline were associated with the Severe and Bone density phenotypes. Lesser eminence height and bone density were associated with Early and Late progression. Larger varus angle and smaller osteophyte area were associated with No progression. CONCLUSION: Five phenotypes of radiographic progression of early knee OA were identified using separate quantitative features, which were associated with baseline radiographic features. Such phenotypes might require specific treatment and represent relevant subgroups for clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».