Conservative Treatments, Surgical Treatments, and the KineSpring® Knee Implant System for Knee Osteoarthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».