Sex differences in the relationship between individual systemic markers of inflammation and pain in knee osteoarthritis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There are suggestions that the relationship between inflammation and pain in osteoarthritis (OA) may differ by sex, yet studies have been limited. We investigated whether the relationship between knee-specific OA pain and systemic inflammatory markers differs by sex. Design: 196 patients scheduled for knee arthroplasty for OA were included. Questionnaires were completed and blood samples drawn pre-surgery. Questionnaire data: knee pain (WOMAC), sex, age, height, weight, comorbidities, depressive symptoms, and symptomatic joint count. Systemic inflammatory markers (cytokines IL-6, IL-8, IL-10, IL-1β and TNF-α) were measured by multiplex ELISA. A series of regression models with interaction terms between sex and ln-transformed inflammatory markers were estimated with pain score as the outcome. The adjusted relationship between pain and inflammatory markers, by sex, were presented graphically. Results: Mean age was 64 years (range 43-89); females comprised 58.7% of the sample. In adjusted analyses, similar relationships between knee pain and lnIL-10 (negative: β = -1.28, 95%CI (-1.97, -0.58)) and lnTNF-α (positive: β = 0.92, 95%CI (0.11, 1.76)) were found for females and males. In contrast, relationships between knee pain and lnIL-1β, lnIL-6 and lnIL-8 differed in direction for females and males. Specifically, for lnIL-1β and lnIL-8 they were positive for males, negative for females. The opposite was found with lnIL-6, negative for males, positive for females. Conclusion: These findings provide some evidence of sex-specific relationships between individual inflammatory markers and knee OA pain. They expose a need for further exploration of sex-differences in this context, with potential future implications for treatment or drug development in OA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle