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Enregistrement W4416131087 · doi:10.5937/jomb0-61488

Correlation of bone metabolism with serum pain mediators and inflammatory cytokines in knee osteoarthritis and their role in predicting poor rehabilitation outcomes: A prospective cohort study

2025· article· en· W4416131087 sur OpenAlexaboutno aff
Tao Yan, Nan Cai, Juxia Zhang, Yaoping Zhao, Yan Zhou, Pengfei Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Biochemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisLogistic regressionBiomarkerProinflammatory cytokineReceiver operating characteristicRehabilitationBone remodelingArea under the curveProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The present study was designed to investigate how bone metabolism markers - specifically Procollagen Type I N-Terminal Propeptide (PINP) and C-Telopeptide of Type I Collagen (CTX) - correlate with serum pain mediators (Prostaglandin E2 [PG E2], Norepinephrine [NE], Substance P [SP]) and inflammatory cytokines (Interleukin-1p [IL-ip], Interleukin-6 [IL-6], Tumor Necrosis Factor-a [TNF-a]) in individuals with knee osteoarthritis (KOA). A further aim was to develop a multi-biomarker predictive model for identifying patients at risk of suboptimal rehabilitation outcomes to guide targeted clinical management. Methods: In this prospective cohort study, 184 KOA patients and an 180 healthy controls were enrolled between January 2023 and May 2024. Using baseline serum, biomarker levels were assessed; Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) was employed for all analytes except SP, which was determined by radioimmunoassay. The primary endpoint, suboptimal rehabilitation outcome, was determined as either a <30% enhancement in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score or a <2-point decrease on the Visual Analogue Scale (VAS). Model construction utilized multivariate logistic regression, with its performance evaluated through receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, obtaining the area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity. Results: KOA patients exhibited significantly lower serum PINP levels but elevated levels of CTX, PGE2, NE, SP, IL-1p, IL-6, and TNF-a compared to controls (P< 0.05). PINP demonstrated significant inverse correlations with the pain and inflammatory biomarkers, while CTX showed strong positive correlations with them (P< 0.05). The integrative logistic regression model, integrating PINP, CTX, inflammatory cytokines, and pain mediators, demonstrated excellent predictive value for poor outcomes, with an AUC of 0.862, 83.58% sensitivity, and 78.63% specificity (P< 0.05). Conclusions: Dysregulated bone metabolism (characterized by low PINP and high CTX) in KOA is significantly linked to heightened expression of pain-associated and inflammatory markers. A combined panel of these biomarkers serves as an effective tool for predicting individuals likely to experience suboptimal rehabilitation results.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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