Cross‐Sectional and Longitudinal Associations Between Serum Levels of High‐Sensitivity C‐Reactive Protein, Knee Bone Marrow Lesions, and Knee Pain in Patients With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe associations between serum high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), knee bone marrow lesions (BMLs), and knee pain, cross-sectionally and longitudinally, in patients with knee osteoarthritis (OA). METHODS: Patients (n = 192) with symptomatic knee OA (mean age 63 years, range 50-79, women 53%) were assessed at baseline and after 24 months. Serum hsCRP was measured using enzyme-linked immunosorbent assay. Knee BMLs were scored using the modified Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging (MRI) Score from T2-weighted fat-supressed fast spin-echo MRI. Knee pain was assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. RESULTS: Quartiles of baseline serum hsCRP were associated with the presence of knee BMLs (prevalence ratio 1.07 per quartile [95% confidence interval (95% CI) 1.00, 1.15]) and total knee pain scores (β 13.66 per quartile [95% CI 2.26, 25.07]) in multivariable analyses. Longitudinally, higher baseline hsCRP was associated with an increase in BML score (risk ratio 1.37 per quartile [95% CI 1.10, 1.70]), and change in hsCRP was positively associated with change in BML score (β 0.19 [95% CI 0.05, 0.34]) in adjusted analyses. Baseline hsCRP was not associated with change in total knee pain, but change in hsCRP was positively and significantly associated with change in total knee pain (β 4.71 [95% CI 0.48, 8.94]). This became nonsignificant after adjustment for changes in BML score. CONCLUSION: In patients with knee OA, serum hsCRP is associated with knee BML scores and, to a lesser extent, pain both cross-sectionally and longitudinally, suggesting that inflammation is linked with BMLs and their associated pain.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».