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Enregistrement W4409837337 · doi:10.1186/s13075-025-03513-y

Comprehensive comparative analysis of infrapatellar fat pad morphologies in a longitudinal knee osteoarthritis exploratory study: new insights into its role as an independent prognostic marker

2025· article· en· W4409837337 sur OpenAlexaff
Jean‐Pierre Pelletier, Patrice Paiement, F. Abram, Marc Dorais, Jean‐Pierre Raynauld, Johanne Martel‐Pelletier

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensHôpital Notre-DameCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKlineNational Institutes of HealthNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésInfrapatellar fat padOsteoarthritisMedicineRheumatologyInternal medicinePhysical therapyKnee JointOrthopedic surgeryLongitudinal studyPathologySurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: No established markers can effectively phenotype knee osteoarthritis (OA) patients into subgroups. Infrapatellar fat pad (IPFP) morphology data that can forecast disease symptoms, structural changes, and knee replacement (KR) are sparse and conflicting. This 96-month longitudinal exploratory study aimed to identify which IPFP morphological features were the most effective independent prognostic markers against these outcomes. METHODS: This longitudinal study analyzed 1075 target knees (one knee per participant) from the Osteoarthritis Initiative (OAI) progression cohort. Structural changes include cartilage, bone marrow lesions (BMLs), and joint effusion volumes assessed using automated and quantitative magnetic resonance imaging systems (MRI). The IPFP global and signal (hyper- and hypo-) intensity volumes and areas were assessed using MRI combined with a newly developed, fully automated neuron-driven technology. Symptoms were evaluated using WOMAC scores. Data on KR was obtained from the OAI database. Data were collected at baseline and 12, 24, 48 and 96 months and analyzed using a mixed model for repeated measures (MMRM) or ANCOVA. RESULTS: The baseline characteristics were mild to moderate knee OA. Over time, disease symptoms (WOMAC), cartilage volume, IPFP global and hypointense signal volumes, and maximal and hypointense signal areas decreased (all p≤0.001). Joint effusion and hyperintense signal volume and area increased (both p≤0.001). Associations were found between IPFP morphologies at inclusion and changes in cartilage volume (hypointense and hyperintense volumes, 48, 96 months, p≤0.04), BML volume (global volume 48 months, p=0.05; hyperintense area, 12 months, p≤0.04), and effusion volume (hypointense volume 48 months and hyperintense volume 96 months, p≤0.05). At inclusion, smaller IPFP sizes (below median) were associated with cumulative KR at 96 months (global and hypointense volumes, p≤0.04 and maximum area, p=0.05). CONCLUSION: This longitudinal exploratory study, leveraging a fully automated technology, highlights that i) IPFP volume (global and both signals) is superior to area metrics in predicting long-term structural changes in OA, and ii) smaller IPFP volume and area are linked with reduced need for KR. These findings provide new insights into the usefulness of IPFP morphology as a predictive biomarker of knee OA outcomes, offering a new approach to stratifying knee OA patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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