Serum Interleukin-17 and Its Association with Inflammation and Bone Remodeling in Rheumatoid Arthritis and Hand Osteoarthritis: Insights from Musculoskeletal Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objective of this study was to evaluate the relationship between interleukin-17 (IL-17) serum levels, musculoskeletal ultrasound (MSUS) observations, and clinical disease activity in patients with rheumatoid arthritis (RA) and hand osteoarthritis (OA). Methods: This case–control study involved 120 participants, with 40 individuals assigned to each of the three groups: RA, OA, and control. IL-17 serum levels were quantified in all participants. MSUS of the hand joints was performed on all RA and OA patients. Disease activity in patients with RA was assessed using the Clinical Disease Activity Score (CDAS). Both RA and OA patients completed a Visual Analog Scale (VAS) to evaluate pain intensity. Functional status was evaluated using the Health Assessment Questionnaire (HAQ) for RA patients, while the Australian/Canadian (AUSCAN) Osteoarthritis Hand Index was utilized for OA patients. Results: Serum levels of IL-17 were significantly higher in both the RA and OA groups compared to the control group. Among RA patients, a positive correlation was identified between the CDAS and the VAS for pain. In OA patients, a significant correlation was observed between VAS scores and serum IL-17 levels. Additionally, serum IL-17 levels were associated with the presence of synovitis in both RA and OA groups; however, no significant association was found between IL-17 levels and bony changes such as erosions or osteophytes. In terms of functional evaluation, serum IL-17 levels correlated with HAQ in the RA group, but not with AUSCAN in the OA group. Conclusions: Elevated IL-17 serum levels are linked to inflammatory changes identified by MSUS but not to bony changes. These findings suggest that the rise in IL-17 levels in both OA and RA is primarily driven by underlying inflammatory processes, positioning IL-17 as a potential therapeutic target for both conditions.
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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 | 0,002 |
| 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 ».