MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2917260588 · doi:10.1186/s13075-018-1798-2

Synovial fluid monocyte/macrophage subsets and their correlation to patient-reported outcomes in osteoarthritic patients: a cohort study

2019· article· en· W2917260588 sur OpenAlexafffund
A. Gómez-Aristizábal, Rajiv Gandhi, Nizar N. Mahomed, K. Wayne Marshall, Sowmya Viswanathan

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensResearch CanadaToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesArthritis SocietyToronto General and Western Hospital Foundation
Mots-clésSynovial fluidOsteoarthritisMedicineCD14CD16MonocyteInternal medicineChemokineCohortSynovitisImmunologyBody mass indexSynovial membraneRheumatologyInflammationGastroenterologyImmune systemReceptorPathologyRheumatoid arthritisCD8

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic, low-grade inflammation of the synovium (synovitis) is a hallmark of osteoarthritis (OA), thus understanding of OA immunobiology, mediated by immune effectors, is of importance. Specifically, monocytes/macrophages (MΦs) are known to be abundantly present in OA joints and involved in OA progression. However, different subsets of OA MΦs have not been investigated in detail, especially in terms of their relationship with patient-reported outcome measures (PROMs). We hypothesized that levels of synovial fluid (SF) MΦ subsets are indicative of joint function and quality of life in patients with OA, and can therefore serve as biomarkers and therapeutic targets for OA. In this cohort study, synovial fluid leukocytes (SFLs, N = 86) and peripheral blood mononuclear cells ( n = 53) from patients with knee OA were characterized. Soluble MΦ receptors and chemokine (sCD14, sCD163, CCL2, CX3CL1) levels were detected in SF using immunoassays. Linear models, adjusted for sex, age and body mass index, were used to determine associations between SF MΦs and soluble factors with PROMs ( N = 83). Pearson correlation was calculated to determine correlation between MΦ subsets, T cells and soluble factors. SF MΦs were the most abundant SFLs. Within these, the double-positive CD14 + CD16 + -MΦ subset is enriched in knee OA SF compared to the circulation. Importantly, MΦ subset ratios correlated with PROMs, specially stiffness, function and quality of life. Interestingly, the SF CD14 + CD16 + -MΦ subset ratio correlated with SF chemokine (C-C motif) ligand 2 (CCL2) levels but not with levels of sCD163 or sCD14; we found no association between PROMs and either SF CCL2, sCD163, sCD14 or CX3CL1 (which was below detection levels). All SF MΦs displayed high levels of HLA-DR, suggesting an activated phenotype. Correlation between OA SF MΦ subsets and activated CD4 + T cell subsets suggests modulation of CD4 + T cell activation by MΦs. SF MΦ subsets are associated with knee OA PROMs and display an activated phenotype, which may lead to modulation of CD4 + T cell activation. Knee OA SF MΦ subsets could serve as knee OA function biomarkers and as targets of novel therapeutics.

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 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)0,001
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations108
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArthritis Research & TherapyMême sujetOsteoarthritis Treatment and MechanismsTravaux en français237 207