Infrared spectroscopy of synovial fluid as a potential screening approach for the diagnosis of naturally occurring canine osteoarthritis associated with cranial cruciate ligament rupture
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate infrared (IR) spectroscopy of synovial fluid (SF) as tool to differentiate between knees of dogs with naturally occurring OA associated with cranial cruciate ligament rupture (CrCLR) and controls. Method: 104 adult dogs with CrCLR (affected group) and 50 adult control dogs were recruited in a prospective observational study. Synovial fluid (SF) samples were collected preoperatively from dogs with CrCLR and from a subset of these at 4-, and 12-week post-surgery. Knee samples were collected bilaterally once from control dogs. Dried synovial fluid films were made, and IR absorbance spectra acquired. After preprocessing, partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and ANOVA-simultaneous component analysis (ASCA) were used to evaluate group and temporal differences, and to develop predictive models. Results: There were statistically significant spectral differences between the SF of OA affected and control dogs at all three time-points (P < 0.001). Pairwise comparison of spectral SF of knees with CrCLR over time showed statistically significant differences amongst all three time-points (P < 0.001). The predictive model for identifying the affected group from control had sensitivity, specificity and overall accuracy of 97.6%, 99.7% and 98.6%, respectively. Conclusions: The findings demonstrate the ability of FTIR-spectroscopy of synovial fluid combined with chemometric methods to accurately differentiate dogs with OA secondary to CrCLR from controls. The role of this IR-based screening test as a diagnostic and monitoring biomarker for OA specific to the joint being sampled warrants further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».