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Enregistrement W3159863344 · doi:10.21203/rs.3.rs-414612/v1

Potential Value of Periostin as a Clinically Applicable Biomarker for Osteoarthritis

2021· preprint· en· W3159863344 sur OpenAlexaboutno aff
Qizhao Tan, Yang Zhong-wei, Xing Xin, Bin Yang, Zhili Xing, Feng Li, Ke Zhang, Yun Tian, Tengjiao Zhu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriostinBiomarkerOsteoarthritisValue (mathematics)MedicineComputer sciencePathologyBiologyGeneticsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Emerging knowledge has highlighted the role of periostin (POSTN) in osteoarthritis (OA) process; however, whether POSTN is suitable as a biomarker of OA remains unclear. Herein, we investigated the potential value of POSTN as a biomarker of OA. Methods: We detected the expression of POSTN in the cartilage of ovariectomy (OVX)-OA rats and different compartments of the knee joint in patients with OA using immunohistochemistry and examined serum POSTN levels in patients with or without OA using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The associations among serum POSTN levels, clinical symptoms, and radiological severity were assessed according to the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores and, Kellgren-Lawrence (KL) grading, respectively. Finally, multivariable cumulative link models were established to evaluate the validity of serum POSTN as a predictor of knee OA.Results: The significantly higher POSTN expression was found in OVX-OA rats than Sham rats, while, the expression of POSTN was significantly higher in the torn cartilage of patients with OA. However, the serum POSTN level did not differ significantly between patients with and without OA. Additionally, we found no remarkable associations between serum POSTN level and WOMAC scores and KL grading. Subsequent analysis revealed that serum POSTN was not a significant predictor of OA.Conclusion: Thus, although POSTN may be involved in the initiation and progression of OA and local POSTN is valuable in disease diagnosis and distinguishing of the severity of disease, its serum level is not sufficient to serve as a candidate biomarker of OA given the current analysis technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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