Delayed Gadolinium‐Enhanced Magnetic Resonance Imaging of Cartilage Values in Hips With Bone Marrow Lesions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bone marrow lesions (BMLs) are associated with painful and progressive osteoarthritis (OA). Quantitative magnetic resonance imaging (MRI) has been used to study early cartilage degeneration in knees with BML, but similar work has not been done in hips. The purpose of this study was to compare mean delayed gadolinium-enhanced MRI of cartilage (dGEMRIC) relaxation values (T1Gd) in hips with BML to hips without BML in a population-based study. Reduced T1Gd suggests depleted glycosaminoglycan. Our hypothesis was that mean T1Gd is lower in hips with BML compared to hips without BML. METHODS: Study participants (n = 128) were recruited from a cross-sectional population-based study of people ages 20-49 years with and without hip pain. dGEMRIC and proton density (PD)-weighted MRI scans of 1 hip from each participant were used for this analysis. BMLs were identified from PD-weighted fat-suppressed images. We applied a sampling-weighted linear regression model to determine the association of the presence of BMLs with mean cartilage T1Gd (significance: P < 0.05). The model was adjusted for age, sex, body mass index (BMI), hip pain, cam/pincer deformity, and physical activity. RESULTS: Thirty-two (25%) of the 128 participants had at least 1 BML. Subjects with at least 1 BML, compared to those without, had similar weighted characteristics of age, BMI, physical activity levels, and frequency of hip pain. Mean T1Gd was 75.25 msec lower (95% confidence interval -149.69, -0.81; P = 0.048) (9%) in the BML compared to the no-BML group. CONCLUSION: Our results suggest that hips with BMLs are associated with hip cartilage degeneration early in the OA disease process.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».