Emerging molecular biomarkers in osteoarthritis pathology
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis resulting in joint discomfort and disability, culminating in decline in life quality. Attention has been drawn in recent years to disease-associated molecular biomarkers found in readily accessible biofluids due to low invasiveness of acquisition and their potential to detect early pathological molecular changes not observed with traditional imaging methodology. These biochemical markers of OA have been found in synovial fluid, blood, and urine. They include emerging molecular classes, such as metabolites and noncoding RNAs, as well as classical biomarkers, like inflammatory mediators and by-products of degradative processes involving articular cartilage. Although blood-based biomarkers tend to be most studied, the use of synovial fluid, a more isolated biofluid in the synovial joint, and urine as an excreted fluid containing OA biomarkers can offer valuable information on local and overall disease activity, respectively. Furthermore, larger clinical studies are required to determine relationships between biomarkers in different biofluids, and their impacts on patient measures of OA. This narrative review provides a concise overview of recent studies of OA using these four classes of biomarkers as potential biomarker for measuring disease incidence, staging, prognosis, and therapeutic intervention efficacy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».