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Enregistrement W7017360326

Biomarkers for osteoarthritis: investigation, identification, and prognosis

2012· review· en· W7017360326 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarker discoveryOsteoarthritisBiomarkerPersonalized medicineDrug developmentArticular cartilagePrecision medicineGenetic testing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guangju Zhai,1,2 Erfan Aref Eshghi11Faculty of Medicine, Memorial University of Newfoundland, St John's, NL, Canada; 2Department of Twin Research and Genetic Epidemiology, King's College London, London, UKAbstract: Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis and results in substantial morbidity and disability in the elderly, imposing a great economic burden on society. While there are drugs available on the market that mitigate pain and improve function, there are no disease-modifying osteoarthritis drugs, partly because there is no reliable method that can be used to identify early OA changes. There is a pressing need to develop reliable biomarkers that can inform on the process of joint destruction in OA. Such biomarkers could aid in drug development by identifying fast progressors and detecting early response to therapy, thus reducing patient numbers and time required for clinical trials. Over the last several years, dramatic advances in our understanding of the biochemistry of cartilage have led to a cascade of studies testing proteins as biomarkers of OA. Investigation of single-nucleotide polymorphisms as genetic biomarkers and the application of technologies such as metabolomics to OA are generating potentially additional biomarkers that could help detect early OA changes. This review summarizes the data on the investigation of biochemical and genetic markers in OA and highlights the new biomarkers that are recently reported and their application and limitation in the management of OA. However, despite the dramatic growth of knowledge concerning the discovery of a number of useful biomarkers, the real breakthrough in this area is still not achieved.Keywords: osteoarthritis, biochemical markers, metabolomics, genetics, epigenetics

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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