Clinical efficacy of intra-articular injections in knee osteoarthritis: a prospective randomized study comparing hyaluronic acid and betamethasone
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoarthritis (OA) is the most common joint disease and leading cause of disability. Intra-articular (IA) administration of hyaluronic acid (HA) or corticosteroids (CS) have been previously studied, though using insufficient number of patients or short follow-up periods. Objective: We evaluate HA and CS in patients with knee OA in terms of clinical efficacy over 12 months. Methods: We used a prospective, randomized study with parallel groups. Randomized patients received IA injections of HA or betamethasone (BM). The primary outcomes were improvement in pain using Visual Analog Scale and function in the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (Likert scale). Follow-up visits were scheduled at 3 months, 6 months, 9 months, and 12 months. Results: A total of 200 patients were included. Pain was significantly reduced in both groups at the first follow-ups. At 12 months, the mean pain reduction in the HA group was 33.6% (95% CI: 31.1–36.1) compared to 8.2% (95% CI: 5.2–11.1) in BM ( P <0.0001). Function improvement was higher in HA through every visit, and mean improvement at 12 months was 47.5% (95% CI: 45.6–49.3) in HA patients vs 13.2% (95% CI: 11.4–14.9) in the BM group ( P <0.0001). All patients from both groups achieved the Minimal Clinically Important Improvement (MCII) for both pain and function up to 6 months. At 9 months and 12 months, the MCII figures were higher in HA group with ≥80% compared to ≤10% in BM group ( P <0.0001). Adverse reactions were rare and related to the administration procedure. Conclusion: Both treatments effectively controlled OA symptoms. BM showed higher short-term effectiveness, while HA showed better long-term effectiveness, maintaining clinical efficacy in a large number of patients 1 year after administration. Keywords: viscosupplementation, corticosteroids, knee injection, joint disease
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».