Gut Microbiomics of Sustained Knee Pain in Patients With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine whether gut microbes were associated with postsurgery-sustained knee pain in patients with knee osteoarthritis (OA) by a gut microbiomics approach. Methods Patients receiving total knee replacement (TKR) because of primary knee OA were recruited. Sustained knee pain status at ≥ 1 year after TKR was defined by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Fasting plasma and fecal samples were collected. Metabolomic profiling was performed on fasting plasma. 16S rRNA sequencing was performed on fecal samples to determine microbial composition. Results Twenty patients with TKR because of primary knee OA were included in the study, with 10 experiencing sustained postsurgery pain and 10 without such pain. Age, sex, and BMI (kg/m2) were matched. Linear discriminant analysis of microbiome data identified 13 bacterial taxa that were highly abundant in the pain group and 5 that were highly abundant in the nonpain group (P< 0.05 for all). Plasma metabolomic profiling measured 622 metabolites. The correlation analysis indicated the 18 taxa were significantly correlated with 231 metabolites (P< 0.05 for all). Sparse partial least squares discriminant analysis showed that 30/231 metabolites explained 29% of total variance and can be used to clearly separate patients with sustained knee pain from patients in the nonpain group. Pathway enrichment analysis showed that these significant metabolites were enriched in the arachidonic acid metabolic pathway, bile acid biosynthesis, and linoleic acid metabolism. Conclusion Gut microbes may play a significant role in sustained knee pain in patients with knee OA after TKR, potentially through their activation of inflammatory pathways, lipid metabolism, and central sensitization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».