Fibulin-3 serum and urine levels in the diagnosis and severity assessment of primary knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Osteoarthritis (OA) is the most widespread joint disease and is a major cause of joint pain and disability in the middle aged and elderly population. The diagnosis of OA is based on clinical and radiographic changes that occur late after disease progression, and hence does not allow early detection of structural damage. Therefore, there is an acute need for reliable biochemical markers that can facilitate its earlier diagnosis. This study was commenced to identify fibulin-3 levels in serum and urine of patients with primary knee OA and to investigate their relationship with severity of the disease. Material and methods Fifty female patients with primary knee OA were compared to 25 healthy female controls. Fibulin-3 in serum and urine were measured using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Severity of knee pain was assessed by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index and the Knee Outcome Survey Activities of Daily Living (KOS-ADL) scale. Radiographic grading of knee OA was performed by Kellgren-Lawrence (K-L) criteria. Results Serum and urine fibulin-3 were higher in patients (286.00 ±145.00 ng/ml and 104.60 ±32.73 ng/ml, respectively) than in controls (26.00 ±5.77 ng/ml and 13.60 ±4.21 ng/ml, respectively). Fibulin-3 in serum and urine correlated (p < 0.001) with each other (r = 0.930) and with the severity of knee pain by WOMAC index (r = 0.909 and 0.928, respectively), inversely correlated with KOS-ADL (r = –0.913 and –0.953, respectively), and with radiographic grading of K-L (r = 0.855 and 0.875, respectively). Conclusions Fibulin-3 serves as a biomarker of knee OA disease severity and could predict disease progression. Assessing urine fibulin-3 could be an applicable and easy method to diagnose knee OA and to follow up disease progression.
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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 | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».