The complexity of molecular processes in osteoarthritis of the knee joint
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a common medical problem leading to chronic pain and physical disability among the world's population. Analyzing the molecular background of the degenerative arthritis creates the potential for developing novel targeted methods of treatment. Fifty samples of meniscus, anterior cruciate ligaments (ACLs) and articular surfaces were collected from patients who underwent total knee arthroplasty in 2016. Enzyme-linked immunosorbent assay was used to assess the levels of interleukin (IL)-1β, IL-6, tumor necrosis factor (TNF), transforming growth factor-β1 and LUMINEX for MMP-1, MMP-2, MMP-3, MMP-9 and MMP-13. The collected data were correlated with the severity of radiological OA, demographic data and clinical scales. Strong positive correlations in the concentration of metalloproteinases and proinflammatory cytokines, TNF-α (MMP-2 and MMP-13) and IL-6 (MMP-13), were identified. MMP-13 had a positive correlation with the concentration of MMP-1, MMP-2 and MMP-9. Negative correlation coefficient exists between clinical conditions measured with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index scale and the level of TNF-α and MMP-1. The TNF-α concentration was lower in the cartilage of the articular surface among patients who took non-steroidal anti-inflammatory drugs periodically. The decrease in MMP-2 in the cartilage of the articular surface corresponded with the severity of radiological OA on the Kellgren-Lawrence scale. Current treatment methods for OA do not stop disease progression. Identifying signaling pathways and molecular particles engaged in OA and their correlations with the patient's clinical condition brings new therapeutic possibilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».