目的：膝關節牽伸(KJD)與臨床和結構改善以及滑液(SF)標誌物改變相關。該研究的目的是使用基於人工智能的自動測量方法分析KJD後的X線變化，並將這些變化與臨床結果和SF標記物聯係起來。

方法：20例膝骨關節炎患者在常規護理下應用KJD治療。治療前和治療後1年收集X線片和WOMAC。在治療前、治療中、治療後抽吸SF;用免疫分析法評估生物標誌物水平。分析X線片以獲得間室最小和標準化關節間隙寬度(JSW)、Kellgren-Lawrence (KL)分級、間室關節間隙狹窄(JSN)評分以及骨贅和硬化評分。分析了受影響最大(MAC)和影響最小的隔室的結果。對連續變量采用Wilcoxon符號秩檢驗和配對t檢驗分析X線變化。線性回歸用於計算JSW、WOMAC疼痛和SF標記物變化之間的相關性。

結果：16例患者可被評估。約半數患者JSW、KL和JSN均有改善，僅MAC JSW有顯著性(p< 0.05)。MAC JSW變化與WOMAC疼痛變化呈正相關(p< 0.04)。MCP-1升高和TGFβ-1降低與MAC JSW變化顯著相關(p< 0.05)。MCP-1變化與WOMAC疼痛變化呈正相關(p< 0.05)。

結論：自動X線測量顯示，在常規護理下，大多數KJD患者的關節結構得到改善。MAC JSW顯著增加，並與SF生物標誌物水平變化相關，甚至與這些患者所經曆的疼痛改善相關。