Hypointense signals in the infrapatellar fat pad assessed by magnetic resonance imaging are associated with knee symptoms and structure in older adults: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few clinical and epidemiological studies reporting the association between abnormal changes within the IPFP and knee osteoarthritic changes. This study aims to describe the associations between hypointense signals in the infrapatellar fat pad (IPFP) and knee structural change and symptoms in older adults. METHODS: Participants (n = 874) were selected randomly from local community and followed up 2.7 years later (range 2.6-3.3 years). T1- or T2-weighted fat-suppressed magnetic resonance imaging (MRI) was assessed for IPFP hypointense signal, cartilage volume, cartilage defects, and bone marrow lesions (BMLs). Knee pain was assessed by self-administered Western Ontario and McMaster Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire. Radiographic osteoarthritis was assessed using the OARSI atlas. RESULTS: Cross-sectionally, hypointense signals in the IPFP were significantly associated with a higher risk of knee cartilage defects at all sites, tibiofemoral BMLs and knee pain in multivariable analyses. Longitudinally, baseline signal abnormalities were significantly and positively associated with increases in knee cartilage defects (OR: 2.27, 95 % CI: 1.61-3.21), BMLs (OR: 1.91, 95 % CI: 1.39-2.62), and knee pain (OR: 1.36, 95 % CI: 1.05-1.76) in multivariable analyses. The associations with cartilage defects remained significant after adjustment for BMLs, but the associations with BMLs and knee pain decreased in magnitude or became non-significant after further adjustment for cartilage defects. CONCLUSIONS: Hypointense signals in the IPFP were associated primarily with increased knee cartilage defects and also with BMLs and knee symptoms in cross-sectional and longitudinal analyses, suggesting the abnormality represented by this signal has a potentially important role in osteoarthritis progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».