Patellofemoral joint geometry and osteoarthritis features 3–10 years after knee injury compared with uninjured knees
Notice bibliographique
Résumé
In this cross-sectional study, we compared patellofemoral geometry in individuals with a youth-sport-related intra-articular knee injury to uninjured individuals, and the association between patellofemoral geometry and magnetic resonance imaging (MRI)-defined osteoarthritis (OA) features. In the Youth Prevention of Early OA (PrE-OA) cohort, we assessed 10 patellofemoral geometry measures in individuals 3-10 years following injury compared with uninjured individuals of similar age, sex, and sport, using mixed effects linear regression. We also dichotomized geometry to identify extreme (>1.96 standard deviations) features and assessed likelihood of having extreme values using Poisson regression. Finally, we evaluated the associations between patellofemoral geometry with MRI-defined OA features using restricted cubic spline regression. Mean patellofemoral geometry did not differ substantially between groups. However, compared with uninjured individuals, injured individuals were more likely to have extremely large sulcus angle (prevalence ratio [PR] 3.9 [95% confidence interval, CI: 2.3, 6.6]), and shallow lateral trochlear inclination (PR 4.3 (1.1, 17.9)) and trochlear depth (PR 5.3 (1.6, 17.4)). In both groups, high bisect offset (PR 1.7 [1.3, 2.1]) and sulcus angle (PR 4.0 [2.3, 7.0]) were associated with cartilage lesion, and most geometry measures were associated with at least one structural feature, especially cartilage lesions and osteophytes. We observed no interaction between geometry and injury. Certain patellofemoral geometry features are correlated with higher prevalence of structural lesions compared with injury alone, 3-10 years following knee injury. Hypotheses generated in this study, once further evaluated, could contribute to identifying higher-risk individuals who may benefit from targeted treatment aimed at preventing posttraumatic OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».