Biomarkers for equine joint injury and osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
We report the results of a symposium aimed at identifying validated biomarkers that can be used to complement clinical observations for diagnosis and prognosis of joint injury leading to equine osteoarthritis (OA). Biomarkers might also predict pre-fracture change that could lead to catastrophic bone failure in equine athletes. The workshop was attended by leading scientists in the fields of equine and human musculoskeletal biomarkers to enable cross-disciplinary exchange and improve knowledge in both. Detailed proceedings with strategic planning was written, added to, edited and referenced to develop this manuscript. The most recent information from work in equine and human osteoarthritic biomarkers was accumulated, including the use of personalized healthcare to stratify OA phenotypes, transcriptome analysis of anterior cruciate ligament (ACL) and meniscal injuries in the human knee. The spectrum of "wet" biomarker assays that are antibody based that have achieved usefulness in both humans and horses, imaging biomarkers and the role they can play in equine and human OA was discussed. Prediction of musculoskeletal injury in the horse remains a challenge, and the potential usefulness of spectroscopy, metabolomics, proteomics, and development of biobanks to classify biomarkers in different stages of equine and human OA were reviewed. The participants concluded that new information and studies in equine musculoskeletal biomarkers have potential translational value for humans and vice versa. OA is equally important in humans and horses, and the welfare issues associated with catastrophic musculoskeletal injury in horses add further emphasis to the need for good validated biomarkers in the horse. © 2017 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 36:823-831, 2018.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».