Association between knee stiffness and MRI-detected lesions: data from the osteoarthritis initiative (OAI)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the association between knee stiffness and MRI-detected lesions. METHODS: A within-person knee-matched case-control study was performed. We included participants from the Osteoarthritis Initiative (OAI) whose stiffness score differed by ≥ 1 point between their knees, as assessed by the Western Ontario and McMasters Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) stiffness subscales. We evaluated six different intra-knee structural lesions using the MRI Osteoarthritis Knee Score (MOAKS). A latent class analysis was used to identify distinct subgroups of MRI-detected lesions. Then, we conducted a conditional logistic regression model to explore the association between these subgroups and knee stiffness. RESULTS: Out of the 149 patients who were eligible, we categorized their knees into four subgroups based on the types of MRI-detected lesions: (I) minimal lesions, (II) mild lesions, (III) moderate lesions, and (IV) severe lesions. Compared with subgroup I, there were no significant differences in the likelihood of having greater knee stiffness at morning wake-up in subgroups II to III, while there was a significantly increased risk of greater knee stiffness in subgroup IV. Compared with subgroup I, there was no significant difference in the likelihood of having greater knee stiffness after sitting, lying, or resting in subgroup II, while there was a significantly increased risk of greater knee stiffness in subgroups III to IV. CONCLUSION: We found that meniscus lesions, synovitis, and effusion were associated with knee stiffness. However, neither cartilage lesions nor bone marrow lesions in the tibio-femoral or patella-femoral joints were significantly correlated with knee stiffness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».