Thrombospondin-4 correlates with MRI measures of structural damage and pain sensitisation: a new biomarker in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We hypothesised thrombospondin-4 (TSP-4), a molecule mediating pain sensitisation in peripheral nerve injury, is associated with pain sensitisation in OA. METHODS: A cross-sectional study of clinical, imaging and fluid biomarkers from knee OA participants was conducted. TSP-4 was assessed by immunohistochemistry (IHC) for OA tissue samples and by ELISA in serum samples. Type II collagen degradation products (CTX-II), linked to OA structural damage, was determined from urine samples. A general linear model (GLM) was used to: a) investigate how patient-reported WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities OsteoArthritis Index) pain/stiffness subscales and pain sensitisation measured by painDETECT, related to the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), structural damage quantified from MRI and X-rays, CTX-II and TSP-4; b) how TSP-4 related to structural damage. We used linear discriminant analysis (LDA) to determine a classifier for pain-sensitisation from clinical and wet-biomarkers. RESULTS: TSP-4 was expressed in cartilage, bone marrow lesion (BML) and synovial tissue from OA samples. Upregulated TSP-4 protein was observed in cartilage, synovial tissue and BMLs in a perivascular distribution and in fibrotic tissue. Serum TSP-4 was significantly higher (p = 0.001) in those with pain sensitisation (painDETECT level ≥19) compared with non-sensitised participants. Serum TSP-4 was significantly increased with Hoffa's synovitis (p < 0.001) and number of BMLs (p < 0.001 to p < 0.05). LDA provided classification accuracy of 80 % for pain sensitisation using TSP-4, CTX-II and HADS, supporting the biopsychosocial model of pain in OA. CONCLUSION: Our data suggests TSP-4 is associated with pain sensitisation in OA and is a biomarker stratifying for pain sensitisation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».