SODIUM HYALURONATE FOR FUNCTIONAL IMPROVEMENT OF THE OSTEOARTHRITIC KNEE AFTER THREE AND SIX INJECTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis of the knee is a debilitating disease that can severely hinder the mobility of patients. Until recently, continued usage of the joint was accomplished by decreasing the pain and inflammation with corticosteroids or long-term therapy with analgesics and/or nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). Viscosupplementation with weekly intra-articular injections of sodium hyaluronate (SH) is currently used as an adjunctive or alternative treatment to improve the rheological properties of the synovial fluid and result in an improvement in joint function. PURPOSE A randomized, double-blind study was conducted to determine the functional improvement from baseline with three and six injections of SH. METHODS Each patient was evaluated one week after each injection for self-paced walking and stepping times (SPW and SPS) and VAS pain associated with these functions. RESULTS There was no statistical difference between the evaluated patients in either group at baseline (six injections, n=52 [G6] and three injections, n=50 [G3]) with respect to sex, age or osteoarthritic grade. Following three injections, G3 patients and those receiving three of the six injections demonstrated a statistically significant improvement for SPW (p < 0.05). G6 patients also showed a statistical improvement for SPS (p< 0.05). G6 patients continued to demonstrate statistically significant improvements (from the three injections baseline) for SPS by injection five and SPW by injection six (p< 0.05). Exercise induced pain was significantly reduced in G6 patients for both SPS and SPW by the forth injection (p< 0.05) and continued to improve to injection six (p< 0.01). CONCLUSIONS Sodium hyaluronate appears to improve function and load bearing of osteoarthritic joints by improving the synovial fluid properties. Subsequently, improved usage of the joint appears to reduce the pain associated with mobility. Pain reduction may not be an appropriate primary measure for SH efficacy. Sponsored by BIONICHE LIFESCIENCES
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».