Changes of serum inflammatory factors and miR-145 expression in patients with osteoarthritis before and after treatment and their clinical value
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis is a chronic degenerative disease with an incidence of 50% in people over 65 years old and 80% in people over 80 years old worldwide. It is the second leading reason of loss of working capacity after cardiovascular diseases and severely affects the society and families. Therefore, finding biological markers related to the diagnosis and treatment of osteoarthritis is of great significance in clinical practice. AIM: To observe the changes and clinical value of serum inflammatory factors and miR-145 expression in patients with osteoarthritis before and after treatment. METHODS: Eighty-three patients with knee osteoarthritis (observation group) who were admitted to our hospital from April 2013 to June 2015, and 60 healthy people (control group) during the same period were selected. After 4 wk of treatment, the levels of miR-145, tumor necrosis factor (TNF)-α, interleukin (IL)-6, and IL-10 were compared between the control group and the observation group before treatment. The correlation of miR-145, TNF-α, IL-6, and IL-10 levels with visual analogue scale (VAS), Lysholm, and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores was assessed by Pearson correlation analysis. The correlation of the expression of miR-145, TNF-α, IL-6, and IL-10 with Kellgren-Lawrence (K-L) grades was assessed by Spearman correlation analysis. The critical levels of miR-145, TNF-α, IL-6, and IL-10 in distinguishing different K-L grades were determined by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: < 0.05). The area under the ROC curve (AUC) and specificity of TNF-α in differentiating K-L grades I-II were the highest, which were 0.785 and 97.45%, respectively, and miR145 had the highest sensitivity of 94.59%; the AUC and sensitivity of IL-6 in differentiating K-L grades II-III were the highest, which were 0.766 and 97.30%, respectively, and TNF-α had the highest specificity of 86.68%. CONCLUSION: MiR-145 and inflammatory factors have certain diagnostic value in osteoarthritis, and they are expected to become potential indicators for the diagnosis and evaluation of osteoarthritis in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».