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Development of a clinical prediction algorithm for knee osteoarthritis structural progression in a cohort study: value of adding measurement of subchondral bone density

机译:在一项队列研究中开发膝关节骨关节炎结构进展的临床预测算法:增加软骨下骨密度测量的价值

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摘要

BackgroundRisk prediction algorithms increase understanding of which patients are at greatest risk of a harmful outcome. Our goal was to create a clinically useful prediction algorithm for structural progression of knee osteoarthritis (OA), using medial joint space loss as a proxy; and to quantify the benefit of including periarticular bone mineral density (BMD) in the algorithm.
机译:BackgroundRisk预测算法使人们更了解哪些患者最有可能遭受有害后果。我们的目标是创建一个临床有用的预测算法,以内侧关节间隙的损失为代理来评估膝骨关节炎的发展。并量化在算法中包括关节周围骨矿物质密度(BMD)的好处。

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