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Conservative Treatments, Surgical Treatments, and the KineSpring® Knee Implant System for Knee Osteoarthritis: A Systematic Review

2013· review· en· W2046298863 sur OpenAlexaff
Chuan Silvia Li, Olufemi R. Ayeni, Sheila Sprague, Victoria Truong, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Effects of Medical Implants · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensHamilton General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosupplementationMedicineOsteoarthritisUnicompartmental knee arthroplastyPhysical therapyKnee painArthroplastyImplantTotal knee arthroplastyHigh tibial osteotomyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryIntra articular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Knee osteoarthritis (OA) is a disease with a high global burden, and multiple treatment options are available. In the current review we summarize the results of studies that have evaluated treatments of knee OA, and we compare these results with an implantable load absorber called the KineSpring® Knee Implant System. METHODS: We conducted a literature search of systematic reviews on treatment strategies for knee OA. We pooled results for each treatment in three categories: pain, function, and stiffness. Then we compared this data to that available for the KineSpring System. RESULTS: Medications and viscosupplementation show promising initial pain relief for knee OA. Aerobic and resistance training, unicompartmental knee arthroplasty (UKA), and total knee arthroplasty (TKA) showed a reduction in pain scores. High tibial osteotomy (HTO) generally improves pain and function at 6 weeks, but long-term results are lacking. The KineSpring System demonstrated significant improvements from baseline to 24 months, but direct comparative data are lacking. CONCLUSIONS: Evidence for knee OA therapies suggests improved pain, stiffness, and functional outcomes. Additional research is necessary to clearly delineate the advantages of various approaches to guide practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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