Metabolomic analysis coupled with extreme phenotype sampling identified that lysophosphatidylcholines are associated with multisite musculoskeletal pain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Musculoskeletal pain often occurs simultaneously at multiple anatomical sites. The aim of the study was to identify metabolic biomarkers for multisite musculoskeletal pain (MSMP) by metabolomics with an extreme phenotype sampling strategy. The study participants (n = 610) were derived from the Newfoundland Osteoarthritis Study. Musculoskeletal pain was assessed using a self-reported pain questionnaire where painful sites were circled on a manikin by participants and the total number of painful sites were calculated. Targeted metabolomic profiling on fasting plasma samples was performed using the Biocrates AbsoluteIDQ p180 kit. Plasma cytokine concentrations including tumor necrosis factor-α, interleukin-6, interleukin-1β, and macrophage migration inhibitory factor were assessed by enzyme-linked immunosorbent assay. Data on blood cholesterol profiles were retrieved from participants' medical records. Demographic, anthropological, and clinical information was self-reported. The number of reported painful sites ranged between 0 and 21. Two hundred and five participants were included in the analysis comprising 83 who had ≥7 painful sites and 122 who had ≤1 painful site. Women and younger people were more likely to have MSMP (P ≤ 0.02). Multisite musculoskeletal pain was associated with a higher risk of having incontinence, worse functional status and longer period of pain, and higher levels of low-density lipoprotein and non-high-density lipoprotein cholesterol (all P ≤ 0.03). Among the 186 metabolites measured, 2 lysophosphatidylcholines, 1 with 26 carbons with no double bond and 1 with 28 carbons with 1 double bond, were significantly and positively associated with MSMP after adjusting for multiple testing with the Bonferroni method (P ≤ 0.0001) and could be considered as novel metabolic markers for MSMP.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».