MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4324325671 · doi:10.21203/rs.3.rs-2668875/v1

Decreased Levels of Synovial Fluid Biomarkers Correlate with the Severity and Function of Patients with Osteoarthritis Following Electroacupuncture

2023· preprint· en· W4324325671 sur OpenAlexaboutno aff
Shiguo Yuan, Nan-Sheng Zheng, Jung Chen, Mei-Xiong Chen, Ming-Kui Xu, Jia Li, Huajun Wang, Yanping Gao, Ling Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroacupunctureMedicineOsteoarthritisWOMACVisual analogue scaleInternal medicineSynovial fluidRehabilitationPhysical therapyAnesthesiaAcupuncturePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To investigate the expression of inflammatory factors IL-6, IL-8, MMP-1, and MMP-3 in the synovial fluid (SF) of patients with osteoarthritis (OA) during electroacupuncture treatment, and further analyze the correlation between inflammatory factors and the function of patients and the severity of osteoarthritis. Methods 137 patients with knee osteoarthritis (KOA) were collected. 128 patients were eventually enrolled in the study after propensity matching analysis, including 64 patients in the electroacupuncture group and 64 patients in the control group. K-L grading was performed according to X-rays. The patients in the control group were treated with conventional physical rehabilitation therapy. The patients in the electroacupuncture group were treated with 6 weeks of electroacupuncture and conventional physical rehabilitation therapy. The visual analog score (VAS), Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), and Lysholm knee score were compared at three time points: before treatment, 6 weeks after treatment, and 6 months after treatment. The levels of SF inflammatory factors IL-6, IL-8, MMP-1, and MMP-3 were analyzed in both groups at three time points to investigate the correlation between inflammatory factors and functional scores and K-L classification. Results The VAS, WOMAC, and Lysholm scores of patients in both groups improved significantly after treatment (P < 0.05). The electroacupuncture group showed a significant reduction in VAS compared to the control group at 6 weeks and 6 months after treatment (P < 0.05). WOMAC scores were significantly lower in the electroacupuncture group compared to the control group at 6 months post-treatment (P < 0.05). Lysholm scores were significantly higher in the electroacupuncture group compared to the control group at 6 weeks and 6 months post-treatment (P < 0.05). The levels of all inflammatory factors decreased significantly in both groups after treatment. The levels of IL-6, IL-8, and MMP-3 were significantly lower in the electroacupuncture group compared with the control group at 6 weeks and 6 months after treatment (P < 0.05). The level of IL-6 was positively correlated with VAS scores (r = 0.45, p < 0.001) and WOMAC (r = 0.3, p < 0.001), and negatively correlated with Lysholm score (r=-0.27, p < 0.001) and K-L classification (r=- 0.54, p < 0.001).The level of IL-8 was positively correlated with VAS (r = 0.32, p < 0.001) and negatively correlated with Lysholm score (r=-0.19, p < 0.0027). The level of MMP-3 was positively correlated with WOMAC score (r = 0.48, p < 0.001). The level of MMP-1 was negatively correlated with K-L classification (r =-0.29, p < 0.001). Conclusion IL-6 in SF was associated with pain, impaired function, and the severity of OA. MMP-3 is associated with the severity of OA. IL-6 and MMP-3 are expected to be used as a biomarker for diagnosis, treatment, and determining the prognosis and severity of OA. Electroacupuncture can effectively relieve pain and enhance articular function in patients with KOA. It is a safe and effective method for treating KOA. SF inflammatory factor levels in patients with KOA decreased significantly after electroacupuncture treatment. Electroacupuncture treatment may work by anti-inflammatory effect.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetAcupuncture Treatment Research StudiesTravaux en français237 207