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Enregistrement W2796200708 · doi:10.1186/s12891-018-1955-4

Serum and synovial fluid cytokine profiling in hip osteoarthritis: distinct from knee osteoarthritis and correlated with pain

2018· article· en· W2796200708 sur OpenAlex
Guomin Ren, Ian Lutz, Pamela Railton, J. Preston Wiley, Jenelle McAllister, James Powell, Roman Krawetz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research ChairsArthritis SocietyAlberta Innovates - Health SolutionsCanada Foundation for InnovationCalgary Foundation
Mots-clésOsteoarthritisMedicineSynovial fluidSports medicineRheumatologyOrthopedic surgeryKnee painHip painProfiling (computer programming)Internal medicinePhysical therapyPathologySurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inflammation is associated with the onset and progression of osteoarthritis in multiple joints. It is well known that mechanical properties differ between different joints, however, it remains unknown if the inflammatory process is similar/distinct in patients with hip vs. knee OA. Without complete understanding of the role of any specific cytokine in the inflammatory process, understanding the 'profile' of inflammation in a given patient population is an essential starting point. The aim of this study was to identify serum cytokine profiles in hip Osteoarthritis (OA), and investigate the association between cytokine concentrations and clinical measurements within this patient population and compare these findings to knee OA and healthy control cohorts. METHODS: In total, 250 serum samples (100 knee OA, 50 hip OA and 100 control) and 37 synovial fluid samples (8 knee OA, 14 hip OA and 15 control) were analyzed using a multiplex ELISA based approach. Synovial biopsies were also obtained and examined for specific cytokines. Pain, physical function and activity within the hip OA cohort were examined using the HOOS, SF-36, HHS and UCLA outcome measures. RESULTS: The three cohorts showed distinct serum cytokine profiles. EGF, FGF2, MCP3, MIP1α, and IL8 were differentially expressed between hip and knee OA cohorts; while FGF2, GRO, IL8, MCP1, and VEGF were differentially expressed between hip OA and control cohorts. Eotaxin, GRO, MCP1, MIP1β, VEGF were differentially expressed between knee OA and control cohorts. EGF, IL8, MCP1, MIP1β were differentially expressed in synovial fluid from a sub-set of patients from each cohort. Specifically within the hip OA cohort, IL-6, MDC and IP10 were associated with pain and were also found to be present in synovial fluid and synovial membrane (except IL-6) of patients with hip OA. CONCLUSION: OA may include different inflammatory subtypes according to affected joints and distinct inflammatory processes may drive OA in these joints. IL6, MDC and IP10 are associated with hip OA pain and these proteins may be able to provide additional information regarding pain in hip OA patients.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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