Aortic, musculoskeletal and organ characteristics on computed tomography in knee osteoarthritis – an explorative study in the IMI-APPROACH cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The systemic associations with knee osteoarthritis (KOA) are incompletely understood. This study explores aortic disease, musculoskeletal and organ findings in patients with KOA in relation to their symptoms or radiographic abnormalities. Full body computed tomography (CT) scans of 255 IMI-APPROACH participants were investigated using an automated analysis of multislice CT (Voronoi Health Analytics) that extracts aortic size and calcifications, and volumes and densities of bones, muscles, fat compartments and thoracic and abdominal organs. The CT measurements were primarily related to KOA as measured with Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), visual scores and automated knee radiograph analysis of osteophytes, bone sclerosis and joint space width. The median age was 67 years, body mass index (BMI) 26.8 kg/m 2 and 78% were female. About half had Kellgren-Lawrence grade ≥ 2. Larger knee osteophyte area was associated with a larger aortic volume (R Spearman =0.21, P = 0.001), which can be due to elongation or dilatation. We observed an association between more symptoms and increased psoas (R Spearman =-0.23, P < 0.001) and lower leg (R Spearman =-0.23, P < 0.001) muscle density, suggesting less microscopic muscle fat. Symptomatic KOA was associated with substantially lower lung volume (771 ml difference between 50% worst and 50% best WOMAC), but not with visible lung disease. Lung volume and density were significantly associated with the physical functioning WOMAC component. These associations remained significant after adjustment for age, sex and BMI. KOA is associated with significant systemic changes, including altered aortic and organ volumes. These correlations suggest that KOA’s impact may extend beyond the joints. Future research should explore the causal relationships and therapeutic implications associations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».