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Enregistrement W2754632628 · doi:10.3899/jrheum.170513

Muscle Deficits in Rheumatoid Arthritis Contribute to Inferior Cortical Bone Structure and Trabecular Bone Mineral Density

2017· article· en· W2754632628 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua F. Baker, Jin Long, Sogol Mostoufi‐Moab, Michele Denburg, Erik Jorgenson, Prerna Sharma, Babette S. Zemel, Elena Taratuta, Said A. Ibrahim, Mary B. Leonard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineQuantitative computed tomographyBone mineralTrabecular bone scoreOsteoporosisInternal medicineRheumatoid arthritisBone densityLean body massCortical boneTibiaBody mass indexEndocrinologySarcopeniaSurgeryAnatomyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) is associated with muscle loss, osteoporosis, and fracture. We examined associations between skeletal muscle mass, strength, and quality and trabecular and cortical bone deficits in patients with RA and healthy controls. METHODS: Participants, ages 18-75 years, completed whole-body dual-energy x-ray absorptiometry and peripheral quantitative computed tomography (pQCT) of the tibia to quantify appendicular lean mass and fat mass indices (ALMI, FMI), muscle density at the lower leg, trabecular bone density, and cortical bone thickness. Age-, sex-, and race-specific Z scores were calculated based on distributions in controls. Associations between body composition and pQCT bone outcomes were assessed in patients with RA and controls. Linear regression analyses assessed differences in bone outcomes after considering differences in body mass index (BMI) and body composition. RESULTS: The sample consisted of 112 patients with RA (55 men) and 412 controls (194 men). Compared to controls, patients with RA had greater BMI Z score (p < 0.001), lower ALMI Z score after adjustment for FMI (p = 0.02), lower muscle strength Z score (p = 0.01), and lower muscle density Z score (p < 0.001). Among RA, ALMI Z scores were positively associated with trabecular density [β: 0.29 (0.062-0.52); p = 0.01] and cortical thickness [β: 0.33 (0.13-0.53; p = 0.002]. Associations were similar in controls. Bone outcomes were inferior in patients with RA after adjusting for BMI, but similar to controls when adjusting for body composition. Radiographic damage and higher adiponectin levels were independently associated with inferior bone outcomes. CONCLUSION: Patients with RA exhibit deficits in cortical bone structure and trabecular density at the tibia and a preserved functional muscle-bone unit. A loss of mechanical loading may contribute to bone deficits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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