Individual participant data meta-analysis of metabolomics on sustained knee pain in primary osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Knee pain is the major driver for OA patients to seek healthcare, but after pursuing both conservative and surgical pain interventions, ∼20% of patients continue to report long-term pain following total knee arthroplasty (TKA). This study aimed to identify a metabolomic signature for sustained knee pain after TKA to elucidate possible underlying mechanisms. METHODS: Two independent cohorts from St John's, NL, Canada (n = 430), and Toronto, ON, Canada (n = 495) were included in the study. Sustained knee pain was assessed using the WOMAC pain subscale (five questions) at least 1 year after TKA for primary OA. Those reporting any pain on all five questions were considered to have sustained knee pain. Metabolomic profiling was performed on fasted pre-operative plasma samples using the Biocrates Absolute IDQ p180 kit. Associations between metabolites and pair-wise metabolite ratios with sustained knee pain in each individual cohort were assessed using logistic regression with adjustment for age, sex and BMI. Random-effects meta-analysis using inverse variance as weights was performed on summary statistics from both cohorts. RESULTS: One metabolite, phosphatidylcholine (PC) diacyl (aa) C28:1 (odds ratio = 0.66, P = 0.00026), and three metabolite ratios, PC aa C32:0 to PC aa C28:1, PC aa C28:1 to PC aa C32:0, and tetradecadienylcarnitine (C14:2) to sphingomyelin C20:2 (odds ratios = 1.59, 0.60 and 1.59, respectively; all P < 2 × 10-5), were significantly associated with sustained knee pain. CONCLUSIONS: Though further investigations are needed, our results provide potential predictive biomarkers and drug targets that could serve as a marker for poor response and be modified pre-operatively to improve knee pain and surgical response to TKA.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».