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Enregistrement W7000484486

Examining Pain Phenotyping and the Role of Adipose Tissue in the Early Stage and Across the Disease Course of Knee Osteoarthritis

2024· dissertation· en· W7000484486 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsMcMaster UniversityPfizerArthritis SocietyEli Lilly and Company
Mots-clésOsteoarthritisConfoundingSynovitisKnee painDiseaseInflammationInfrapatellar fat padAdipose tissue
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotyping in the early stages of knee osteoarthritis (OA) based on pain mechanisms may help to predict individualized prognosis and develop subgroup-specific treatments towards preventing symptomatic worsening. However, no phenotyping studies have been conducted in the early stages of OA, and how or if these phenotypes change over time is not known. Also, adipose tissue has been associated with systemic inflammation that can contribute to pain. To better understand different phenotypes, their association with pain worsening, their stability, and the role of adiposity in knee OA we conducted this thesis spanning three studies. In the first study, we identified different models of phenotypes based on pain-related (e.g. measures of pain sensitization and psychological factors) and pain plus disease-related (e.g. comorbidities, muscle strength) variables in early-stage knee OA. We found that none of the derived phenotypes were associated with pain worsening at two-year follow-up. In the second study, we identified different pain phenotypes using multidimensional pain characteristics in those with knee pain and at risk of knee OA, and these characteristics remained stable throughout the 7-year follow-up. The phenotypes differed in the response to pain measures (study 1 and 2), muscle strength, comorbidities, and gait features (study 1). In the third study, we identified that adiposity was not significantly associated with pain intensity and synovitis in people with knee OA and that markers of systemic immune inflammation do not have a moderating effect on this association when adjusted for confounding variables. Together, these results have implications for classifying patients in the early stages of the disease, explaining the course of different pain phenotypes before disease onset, and suggests a conflicting role of adipose tissue in OA pain/synovitis. In addition, our results guide further research towards external validation of phenotypes and determining the causal relationships between adiposity and symptoms in knee OA.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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