New developments in the treatment of osteoarthritis – focus on biologic agents
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is one of the most common diseases around the world. Medical, social, and financial consequences oblige clinicians, surgeons, and researchers to focus on finding the best treatment option, to eradicate and stop this degenerative joint disease, in order to avoid surgical options which in many instances are over-indicated. Noninvasive treatments, such as anti-inflammatory drugs, physiotherapy, orthotic devices, dietary supplements, have demonstrated lack of effectiveness. The possibility to perform intra-articular injections with hyaluronic acid, corticosteroids, or the newest but criticized treatment based on platelet-rich plasma (PRP) has changed the management of OA disease. The use of PRP has led to many differences in treatment since there is a lack of consensus about protocols, indications, number of doses, cost-effectiveness, and duration of the treatment. Many publications have suggested efficacy in tendon injuries, but when PRP has been indicated to treat cartilage injuries, things are more inconsistent. Some authors have reported their experience treating OA with PRP, and it seems that, if well indicated, it is an option as a supplementary therapy. Therefore, we need to understand that OA is a mechanical disease which not only produces changes in radiographs, but also affects the quality of life. Pathogenesis of OA has been well explained, providing us new knowledge and future possibilities to improve the clinical approach. From basic science to surgery, there is a great field we all need to contribute to, because the general population is aging and total joint replacements should not be the only solution for OA. So herein is an actual review of the developments for treating OA with biologics, intended to be useful for the population inside orthopedics who could be called bio-orthopedists, since OA is a molecular homeostasis disbalance between catabolism and anabolism triggered by mechanical stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».