Longitudinal stability of molecular endotypes of knee osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the longitudinal stability of biomarker-based molecular endotypes of knee osteoarthritis (KOA) participants from APPROACH and to evaluate the consistency of findings in an independent KOA population. METHODS: Nineteen biomarkers were measured longitudinally in 295 KOA participants from the APPROACH cohort. K-means clustering was used to identify the structural damage, inflammation, and low tissue turnover endotypes at the six-, 12-, and 24-month follow-ups. Endotype stability was defined as having the same independent endotype assignment longitudinally for patients with complete data (n = 226). Clinical and biochemical characteristics were compared between participants with longitudinally stable and unstable endotypes. The presence and longitudinal stability of the endotypes were evaluated in a different KOA population from the placebo arm of the oral salmon calcitonin trials. RESULTS: An average overall longitudinal endotype stability of 55% (Fleiss' Kappa of 0.53; 95% confidence interval [CI]: 0.46, 0.60) was demonstrated. An average stability of 59% (range: 54-59%) was observed for the structural damage endotype (Fleiss' Kappa 0.52; 95% CI: 0.45, 0.60), 54% (52-56%) for the inflammatory (Fleiss' Kappa 0.61; 95% CI: 0.53, 0.68), and 50% (49-52%) for the low tissue turnover endotype (Fleiss' Kappa 0.46; 95% CI: 0.39, 0.54). Participants with longitudinally unstable endotypes exhibited molecular properties of more than one endotype, which were detectable already at the first visit. CONCLUSIONS: Our study showed for the first time that more than half of KOA participants exhibited a longitudinally stable endotype, highlighting the applicability of biomarker-based endotyping in a clinical trial setting.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».