“Functional Pain,” Functional Outcomes, and Quality of Life After Hyaluronic Acid Intra‐articular Injection for Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the effect of hyaluronic acid (HA) intra-articular knee injections on pain and functional outcomes in persons with knee osteoarthritis (OA) over 6 months, and to determine whether or not changes in functional pain are related to improvements in quality of life. DESIGN: A prospective cohort study. SETTING: A research laboratory in an academic medical center. PARTICIPANTS: Patients with knee OA (N = 53) who were receiving medical care for OA. INTERVENTIONS: Intra-articular knee injections of HA (3 injections, each separated by 1 week) and a comparative noninjection group. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Functional pain and outcomes assessments during chair rise, stair climbing, and a 6-minute walking test (by using 0-10 point numerical pain ratings during each test); gait parameters; Medical Outcomes Short Form-36 (SF-36) scores and subscores; the Western Ontario McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC). RESULTS: Six months after HA, the completion times for the chair rise and stair climb tasks, and the distance covered during the 6-minute walk were not different between the groups. However, functional pain ratings during stair climbing decreased in the HA-treated group (P = .05). Six-month changes in gait velocity, cadence, stride length, step length, and the percentage of the gait cycle spent in single support were all higher after HA injection at month 6 (all P < .05). Significant group-by-time interactions existed for total WOMAC scores. SF-36 Vitality subscores improved by 13%, and Role Physical scores were higher in patients treated with HA injection compared with participants in the noninjection group (P < .05). Regression analyses revealed that changes in the functional pain measures did not correspond with SF-36 scores. CONCLUSIONS: HA is associated with lower functional pain severity, with minimal impact on functional test scores. We interpreted this finding to represent an increase in the quality of the movement and functional activity. The change in functional pain did not correspond to changes in SF-36 quality-of-life scores.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».