Association of Knee Effusion Detected by Physical Examination With Bone Marrow Lesions: Cross‐Sectional and Longitudinal Analyses of a Population‐Based Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association of effusion detected by physical examination with the prevalence of bone marrow lesions (BMLs) on magnetic resonance imaging (MRI), and the incidence/progression of BMLs over 3 years in subjects with knee osteoarthritis. METHODS: A population-based cohort with knee pain (n = 255) was assessed for effusion on physical examination. On MRI, BMLs were graded 0-3 (none, mild, moderate, severe), and incidence/progression was defined as a worsening of the sum of BML scores over 6 surfaces by ≥1 grade. We analyzed the full cohort and a mild disease subsample with a Kellgren/Lawrence (K/L) grade <3. Cross-sectional logistic and longitudinal exponential regression analyses were performed, adjusted for age, sex, body mass index (BMI) and pain. We calculated sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) for effusion detected by physical examination versus BMLs (prevalence and incidence/progression). RESULTS: The weighted mean age was 56.7 years, the mean BMI was 26.5, 56.3% were women, 20.1% had effusion on physical examination, and 80.7% had a K/L grade <3. Effusion on physical examination was significantly associated with prevalent BMLs in the full cohort (odds ratio [OR] 6.10 [95% confidence interval (95% CI) 2.77-13.44]) and in the K/L grade <3 cohort (OR 6.88 [95% CI 2.76-17.15]). In the full cohort, sensitivity, specificity, PPV, and NPV were 34.6, 92.5, 79.9, and 62.1%, respectively, and in the K/L <3 cohort 31.7, 94.0, 75.5, and 70.1%, respectively. Longitudinally, effusion on physical examination was not significantly associated with BML incidence/progression in the full cohort (hazard ratio [HR] 1.83 [95% CI 0.95-3.52]) or in the K/L grade <3 cohort (HR 1.73 [95% CI 0.69-4.33]). In the two cohorts, sensitivity, specificity, PPV, and NPV were 32.0, 82.2, 42.2, and 74.9%, respectively, and 21.2, 85.6, 30.1, and 78.8% respectively. CONCLUSION: BMLs on MRI can be predicted from physical examination effusion cross-sectionally, with a high PPV of 79.9%. Assessment for knee effusion on physical examination is useful for determining potential candidates with BMLs before costly MRI screening for recruitment into clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».