A study protocol: resting-state functional magnetic resonance imaging in patients with knee osteoarthritis based on central hyperalgesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pain is the most common symptom of knee osteoarthritis (KOA), with an incidence of 36.8–60.7%, thereby making it a primary cause that impacts patients’ quality of life and forces them to seek medical treatment. However, the KOA pain mechanisms are complex. The resulting joint degeneration provides stimuli to the central nervous system, thus, initiating several plastic changes under pain stimulation. Hence, nerve function changes enhance the responsiveness of neurons to normal or subliminal afferents, resulting in central sensitization. The development of chronic pain is closely related to the reorganization of brain structure and function. However, recent imaging technologies like resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) can inhibit the non-specific signals caused by cerebrospinal fluid fluctuations better and detect spontaneous human neural activity with accuracy and sensitivity. Therefore, we intend to explore the characteristics of spontaneous neural activity in KOA patients by utilizing rs-fMRI technology in combination with the changes in clinical-related variables. Our findings might help in revealing the neuropathological mechanism of KOA pain from the perspective of central pain sensitization. Methods Being a cross-sectional study, it will include all KOA patients who will be visiting the Joint Diagnosis and Treatment Center of Gansu Provincial Hospital from September 2023 to September 2024 and healthy volunteers with matching gender, age, and education levels as healthy controls. The clinical data, Central Sensitization Scale (CSI), Visual Analogue Scale (VAS), Western Ontario McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), and radiological indicators of the two groups will be collected. After processing rs-fMRI scan results by image data processing, the fractional amplitude of low-frequency fluctuation (fALFF) and regional homogeneity (ReHo) will be calculated for both groups. Based on the variance analysis results, the abnormal brain regions will be superimposed as regions of interest (ROI) for assessing whole-brain functional connectivity (FC). Pearson’s correlation analysis will be employed for analyzing the correlation between the fALFF and FC values of abnormal brain regions as well as the clinical data, rating scales, and radiological indicators of KOA patients. Discussion We will use rs-fMRI technology to analyze the abnormal brain function patterns in KOA patients and imaging data to reveal the specific central pain sensitization mechanisms in KOA. Thus, this study aims to provide reliable and comprehensive evidence for clinical practice and determine a reasonable intervention plan for effectively reducing the discomfort and pain of such patients.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».