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Enregistrement W2797999946 · doi:10.1002/acr.23575

Association of Knee Effusion Detected by Physical Examination With Bone Marrow Lesions: Cross‐Sectional and Longitudinal Analyses of a Population‐Based Cohort

2018· article· en· W2797999946 sur OpenAlexafffund
Jolanda Cibere, Ali Guermazi, Savvas Nicolaou, John M. Esdaile, Anona Thorne, Joel Singer, Hubert Wong, Jacek A. Kopec, Eric C. Sayre

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of CalgaryResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Society
Mots-clésMedicineCohortPopulationInternal medicineOdds ratioEffusionIncidence (geometry)Body mass indexKnee painConfidence intervalCohort studyPhysical examinationCross-sectional studySurgeryOsteoarthritisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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