High-Density Lipoprotein Cholesterol and Apolipoprotein A1 in Synovial Fluid: Potential Predictors of Disease Severity of Primary Knee Osteoarthritis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this study was to detect levels of common lipid species in serum and synovial fluid (SF) of primary knee osteoarthritis (OA) patients and investigate their correlations with disease severity. Materials and Methods The study enrolled 184 OA patients receiving arthroscopic debridement or total knee arthroplasty and 180 healthy controls between April 2012 and March 2018. Total triglycerides (TG), total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), apolipoprotein A1 (ApoA1), and apolipoprotein B (ApoB) levels were analyzed in serum and SF of OA patients, and in serum of healthy individuals. The Noyes rating criteria, Kellgren-Lawrence (KL) grading system, and Western Ontario McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) scores were, respectively, used to assess cartilage damage, radiographic severity, and symptomatic severity of OA. Results No significant differences were found in serum TG and ApoB levels between the 2 groups, while OA patients had higher TC and LDL-C levels and lower HDL-C and ApoA1 levels ( P < 0.05). Pearson correlation analysis revealed SF HDL-C and ApoA1 levels were negatively correlated with cartilage damage scores, KL grades as well as WOMAC scores ( P < 0.05), which were still significant after adjusting for confounding factors ( P < 0.05). Receiver operating characteristic curve analysis revealed SF HDL-C (area under the curve [AUC]: 0.816) and ApoA1 (AUC: 0.793) were also good predictors of advanced-stage OA ( P < 0.001). Conclusion SF HDL-C and ApoA1 levels were negatively correlated with cartilage damage, radiographic severity, and symptomatic severity of primary knee OA, emerging as potential biomarkers for radiographic advanced-stage OA, which may serve as predictors of disease severity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle