Intraarticular and Systemic Inflammatory Profiles May Identify Patients with Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether cytokine/chemokine profiles from synovial fluid and sera discriminate mild/moderate osteoarthritis (OA) from normal and severe OA cohorts. METHODS: Multiplex technology was used to quantify expression levels for 42 cytokines in the synovial fluid of patients diagnosed with severe OA (n = 20) and mild/moderate OA (n = 12), as well as normal controls (n = 34). The same 42 cytokines were examined in serum samples of patients with severe OA (n = 26) and mild/moderate OA (n = 74) and normal individuals (n = 100). Treatment group comparisons followed by principal component analysis (PCA) and K-means clustering of the significantly different cytokines/chemokines revealed groupings of patients by physician diagnosis. RESULTS: Differences in cytokine/chemokine levels were found between control, mild/moderate OA, and severe OA synovial fluid samples, as well as between normal and mild/moderate OA serum samples, and between control and severe OA serum samples. No differences were observed between mild/moderate and severe OA serum samples. Visual groupings based on PCA were validated by K-means analysis, with the best results obtained from the comparison of normal and mild/moderate OA serum samples with 96% of normal and 93% of mild/moderate OA samples accurately identified. CONCLUSION: Our study suggests that comparing the expression levels of cytokines/chemokines in synovial fluid and/or serum of patients with OA may have promise as a diagnostic platform to identify patients early in their disease course. This high-throughput low-cost assay may be able to provide clinicians with a diagnostic test to complement existing clinical and imaging modalities currently used to diagnose OA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».