Correlation of serum cartilage oligometric matrix protein (COMP) and interleukin-16 (IL-16) levels with disease severity in primary knee osteoarthritis: A pilot study in a Malaysian population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the correlations between serum cartilage oligomeric matrix protein (COMP), interleukin-16 (IL-16) and different grades of knee osteoarthritis (KOA) in Malaysian subjects. METHODS: Ninety subjects were recruited comprising 30 with Kellgren-Lawrence (K-L) grade 2 KOA, 27 with K-L grade 3 KOA, 7 with grade 4 KOA, and 30 healthy controls. All subjects completed the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) questionnaire. Serum COMP and IL-16 levels were measured using ELISA and their values log transformed to ensure a normal distribution. RESULTS: There was no significant differences in levels of log serum COMP and IL-16 between healthy controls and KOA patients. There were no significant differences in the log serum COMP and IL-16 levels within the different K-L grades in the KOA patients. In KOA patients, log serum IL-16 levels significantly correlated with the WOMAC score (p = 0.001) and its subscales, pain (p = 0.005), stiffness (p = 0.019) and physical function (p<0.0001). Serum IL-16 levels were significantly higher in Malaysian Indians compared to Malays and Chinese (p = 0.024). CONCLUSIONS: In this multi-ethnic Malaysian population, there was no difference in serum COMP and IL-16 levels between healthy controls and patients with KOA, nor was there any difference in serum COMP or IL-16 levels across the various K-L grades of KOA. However, there were significant inter-racial differences in serum IL-16 levels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».