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Enregistrement W3021149257 · doi:10.1136/annrheumdis-2020-217363

Does cartilage loss cause pain in osteoarthritis and if so, how much?

2020· article· en· W3021149257 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn L. Bacon, Michael P. LaValley, S. Reza Jafarzadeh, David T. Felson

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthAmgenStrykerSanofiNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésOsteoarthritisMedicineWOMACCartilageSynovitisKnee painArthritisInternal medicineSurgeryPathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Although treatment development in osteoarthritis (OA) focuses on chondroprotection, it is unclear how much preventing cartilage loss reduces joint pain. It is also unclear how nociceptive tissues may be involved. METHODS: Using data from the Osteoarthritis Initiative, we quantified the relation between cartilage loss and worsening knee pain after adjusting for bone marrow lesions (BMLs) and synovitis, and examined how much these factors mediated this association. 600 knee MRIs were scored at baseline, 12 months and 24 months for quantitative and semiquantitative measures of OA structural features. We focused on change in medial cartilage thickness using an amount similar to that seen in recent trials. Linear models calculated mean change in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score with cartilage loss, adjusted for baseline BMLs, synovitis and covariates. Mediation analysis tested whether change in synovitis or BMLs mediated the cartilage loss-pain association. We carried out a subanalysis for knees with non-zero baseline WOMAC pain scores and another for non-valgus knees. RESULTS: Cartilage thickness loss was significantly associated with a small degree of worsening in pain over 24 months. For example, a loss of 0.1 mm of cartilage thickness over 2 years was associated with a 0.32 increase in WOMAC pain (scale 0-20). The association of cartilage thickness loss with pain was mediated by synovitis change but not by BML change. Subanalysis results were similar. CONCLUSIONS: Cartilage thickness loss is associated with only a small amount of worsening knee pain, an association mediated in part by worsening synovitis. Demonstrating that chondroprotection reduces knee pain will be extremely challenging and is perhaps unachievable.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations127
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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