Longitudinal Changes in Magnetic Resonance Imaging–Based Measures of Femorotibial Cartilage Thickness as a Function of Alignment and Obesity: Data From the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the interaction between malalignment and body mass index (BMI) on cartilage thickness change in patients with knee osteoarthritis (OA). METHODS: Femorotibial cartilage thickness was measured from baseline to 2 years in 558 knees with radiographic OA. Cartilage thickness was determined in the central weight-bearing medial femorotibial cartilage (cMFTC) and lateral (cLFTC) compartments. Femorotibial angle (FTA) was stratified into neutral, minor, and definite malalignment. BMI was stratified using World Health Organization classifications for normal, overweight, and obese. Multivariable linear regression models were used to investigate the interaction between alignment and BMI, adjusting for age, sex, and disease severity. RESULTS: There was no significant interaction for continuous measures of alignment and BMI (P = 0.301 for cMFTC and P = 0.852 for cLFTC). Using BMI tertiles, the association between alignment and medial or lateral cartilage thickness loss was not moderated by BMI, despite a significant association of malalignment with greater cartilage thickness loss (P ≤ 0.005). Using FTA tertiles, the association between BMI and medial cartilage thickness loss was approximately 3 times greater in knees with definite malalignment (P = 0.149) and approximately 5 times greater in knees with minor malalignment (P = 0.006). Specifically, knees with minor varus significantly modified this relationship (P = 0.021). CONCLUSION: Malalignment was significantly associated with cartilage thickness loss per degree increase in malalignment, but was not moderated by BMI. BMI was significantly associated with greater rates of medial cartilage thickness loss per unit increase in BMI but only in knees with minor varus malalignment. These findings have implications for better understanding patient subgroups and intervention strategies targeting risk factors for knee 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».