Telomere shortening is associated with poor physical performance in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Telomere length is a hallmark characteristic of ageing and age‑related diseases. Osteoarthritis (OA) is the most common cause of joint pain and physical disability in the elderly. Previous studies have revealed the role of telomere shortening in OA; however, the relationship between telomere length, muscle strength and physical performance in knee OA patients remains unknown. The aim of the present study was to investigate the association of telomere length and physical performance in patients with knee OA. A total of 202 patients with knee OA and 60 healthy controls were enrolled in the study. The quality of life was assessed using Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index and Short Form Health Survey. The skeletal muscle mass was examined using bioelectrical impedance analysis, while the muscle strength was analyzed using hand grip force and isometric knee extension force. The physical performance of patients with knee OA was also investigated using gait speed, Timed up and go test (TUGT), Sit to stand test and 6‑min walk test (6MWT). Blood leukocyte relative telomere length (RTL) was assessed using real time quantitative PCR. The mean blood leukocyte RTL in knee OA subjects was significantly lower compared with healthy controls (P<0.001). Knee OA patients with RTL values in the lowest quartile had a slow gait speed (P=0.006) and prolonged TUGT time (P=0.03). Multivariate regression analyses and multiple logistic regression analyses adjusted for age, sex, waist circumference, body mass index, fat mass, skeletal muscle index and the total WOMAC demonstrated that gait speed, TUGT and 6MWT were associated with longer RTL (P‑trend<0.05). These findings suggested that poorer physical performance was associated with shorter RTL. Therefore, leukocyte telomere length and physical performance tests, especially gait speed, TUGT and 6MWT, could predict the health status and quality of life in patients with knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».