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 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) | 0,000 | 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 ».