Il a récemment été démontré que l’analyse de la texture osseuse trabéculaire (TBT) de l’os sous-chondral sur radiographie est un biomarqueur d’imagerie efficace capable d’identifier les patients à haut risque de développer une progression de leur GA, permettant de meilleures approches pour la prise en charge clinique. Le but de cette étude était d’examiner si les variations à court terme de l’analyse de la TBT sous-chondrale tibiale pouvaient aider à mieux prédire la progression de la GA, par rapport aux données de TBT de début d’études.

Cette étude a inclus 2494 genoux (60 % de femmes, 52 % de genou droit) de la cohorte Osteoarthritis Initiative, chez des patients présentant ou risquant de développer une GA symptomatique à au moins un genou. Les cas ont été définis comme des patients présentant un score accru du rétrécissement de l’espace articulaire médian (JSNM) entre le début de l’étude et le point de suivi à 48 mois. Seuls les genoux avec arthrose préexistante avec 2 ≤ KL ≤ 3 au départ ont été inclus dans la présente étude. Les variations (Δ) entre le début de l’étude et le point de contrôle à 24 mois des paramètres TBT de la zone sous-chondrale du tibia ont été calculées à l’aide de l’estimateur des variations quadratiques. Différents modèles de régression logistique ont été développés pour évaluer les performances de prédiction de la progression en associant les variations de la TBT sur 24 mois à un ensemble de paramètres cliniques et radiographiques, à savoir les scores CCov (sexe, âge, indice de masse corporelle et douleur WOMAC), Kellgren & Lawrence (KL) et JSNM. L’aire sous la courbe ROC (AUC), ainsi que d’autres mesures de performance (sensibilité, spécificité et précision) ont été utilisées pour déterminer le modèle le plus prédictif. Model 1 (TBT+CCov+KL+JSNM (modèle de référence)) ; model 2 (ΔTBT+ΔCCov) ; model 3 : ΔTBT+ΔKL) ; model 4 (ΔTBT+ΔJSNM) ; model 5 (ΔTBT+ΔCCov+ΔJSNM) ; model 6 (ΔTBT+ΔKL+ΔJSNM) ; model 7 (ΔTBT+ΔCCov+ΔKL+ΔJSNM).

Les modèles de prédiction proposés, basés sur ΔTBT, ΔKL et ΔJSNM, ont atteint une AUC de 0,86 et ont surpassé le modèle de référence (AUC de 0,73), p<1E-12, basé exclusivement sur des valeurs de début d’étude (Tableau 1). Cette amélioration était principalement liée aux variations des descripteurs TBT et des scores JSNM. L’inclusion des scores de douleur WOMAC n’a pas montré d’amélioration par rapport au modèle retenu.

Le modèle proposé, impliquant des variations de la TBT sur 24 mois, améliorait significativement la capacité de prédire la progression de la GA sur 48 mois, comparativement aux données de TBT de début d’étude.