Magnetic Resonance Imaging Biomarkers of Knee Osteoarthritis Progression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Foundation for the National Institutes of Health (FNIH) OA Biomarkers Consortium aims to identify, develop, and qualify biomarkers to support drug development in knee osteoarthritis (OA). The project's second phase, the PROGRESS OA study, aims to externally validate prognostic and response biomarkers identified in the earlier phase (phase 1). Here we present results assessing external validation of prognostic imaging biomarkers. DESIGN: PROGRESS OA included data from the control arms of several completed randomized controlled trials (RCTs) for symptomatic knee OA. Radiographic progression was defined as joint space width loss (JSWL) ≥0.7 mm. Symptomatic progression was defined as increase of nine or more points in Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index pain (0-100 scale). Imaging biomarkers included quantitative measures of cartilage thickness and semiquantitative (SQ) assessments. Associations between baseline biomarkers and outcomes over 12 to 36 months were examined using logistic regression. RESULTS: A total of 320 participants from four RCTs were included. Forty-one participants (13%) had JSWL ≥0.7 mm and 64 (20%) had worsening symptoms. In univariable logistic regression, measures of quantitative and SQ cartilage, SQ Hoffa-synovitis, effusion-synovitis, and meniscal extrusion were consistently selected to predict JSWL ≥0.7 mm, similar to phase 1. SQ Hoffa-synovitis and lateral meniscal damage were consistently selected to predict symptomatic progression. Cross-validated areas under the curve were 0.69 (95% confidence interval [CI]: 0.53-0.85) for JSWL ≥0.7 mm and 0.77 (95% CI: 0.65-0.87) for symptomatic progression. CONCLUSION: The selected prognostic imaging biomarkers are candidates for enriching OA trials for structural and/or symptomatic progressors. Ongoing work includes pursuit of formal biomarker qualification by regulatory agencies, and the use of these biomarkers to capture structural progression with high sensitivity to change.
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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 ».