Cartilage thickness distribution and its dependence on demographic, radiographic, and MRI structural pathology in knee osteoarthritis—data from the IMI-APPROACH cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cartilage surface mapping is a technique that can visualize 3D cartilage thickness variation throughout a joint without a need for arbitrary regional definitions. The objective of this cross-sectional study was to utilize this technique to evaluate the cartilage thickness distribution in knee osteoarthritis patients and to analyze to what extent it depends on demographic, radiographic, and MRI structural pathology strata. METHODS: Patients of the IMI-APPROACH cohort were included, with MRIs obtained at 1.5 T or 3 T. Tibial and femoral cartilage segmentation and registration with a canonical surface were performed semi-automatically. Kellgren-Lawrence and OARSI grading were performed on knee radiographs; MOAKS scoring was performed on MRI scans. The association of demographics and radiographic and MRI scorings with cartilage thickness distribution was analyzed with general linear models using statistical parametric mapping. RESULTS: Two hundred eighty-seven patients were included. Male sex and height were positively associated with cartilage thickness particularly in the trochlea and medial femur, respectively, with differences up to 0.5 mm (male vs female), while radiographic joint space narrowing and bone marrow lesions showed region-specific negative associations (up to 0.14-0.5 mm per grade). Kellgren-Lawrence grade, MOAKS meniscal extrusion, and osteophytes showed patterns of positive and negative associations, with increasing grades showing reduced local tibiofemoral cartilage thickness, but greater thickness in the trochlea (both up to 0.2-0.3 mm per grade). CONCLUSIONS: Decreased height, female sex, and increasing tibiofemoral pathology were associated with thinner tibiofemoral cartilage. Unexpected results such as consistently thicker cartilage in the anterior femur with increasing disease or osteophytosis states provide opportunities for future research.
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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) | 0,001 | 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 ».