Biomarker of extracellular matrix remodelling C1M and proinflammatory cytokine interleukin 6 are related to synovitis and pain in end-stage knee osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about local and systemic biomarkers in relation to synovitis and pain in end-stage osteoarthritis (OA) patients. We investigated the associations between the novel extracellular matrix biomarker, C1M, and local and systemic interleukin 6 (IL-6) with synovitis and pain. Serum C1M, plasma, and synovial fluid IL-6 (p-IL-6, sf-IL-6) were measured in 104 end-stage knee OA patients. Contrast-enhanced magnetic resonance imaging was used to semiquantitatively assess an 11-point synovitis score; pain was assessed by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and the Neuropathic Pain Questionnaire (NPQ). Linear regression was used to investigate associations between biomarkers and synovitis, and biomarkers and pain while controlling for age, sex, and body mass index. We also tested whether associations between biomarkers and pain were confounded by synovitis. We found sf-IL-6 was associated with synovitis in the parapatellar subregion (B = 0.006; 95% confidence interval [CI] 0.003-0.010), and no association between p-IL-6 and synovitis. We also observed an association between C1M and synovitis in the periligamentous subregion (B = 0.013; 95% CI 0.003-0.023). Furthermore, sf-IL-6, but not p-IL-6, was significantly associated with pain, WOMAC (B = 0.022; 95% CI 0.004-0.040), and NPQ (B = 0.043; 95% CI 0.005-0.082). There was no association between C1M and WOMAC pain, but we did find an association between C1M and NPQ (B = 0.229; 95% CI 0.036-0.422). Lastly, synovitis explained both biomarker-NPQ associations, but not the biomarker-WOMAC association. These results suggest that C1M and IL-6 are associated with synovitis and pain, and synovitis is an important confounding variable when studying biomarkers and neuropathic features in OA patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».