MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2099901505 · doi:10.1136/pmj.79.934.449

Intra-articular therapy in osteoarthritis

2003· review· en· W2099901505 sur OpenAlexaff
Imad Uthman, J-P Raynauld, Boulos Haraoui

Notice bibliographique

RevuePostgraduate Medical Journal · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisHyaluronic acidProlotherapySalineIntra articularMethylprednisoloneGlucosamineSurgeryAnesthesiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The medical literature was reviewed from 1968-2002 using Medline and the key words "intra-articular" and "osteoarthritis" to determine the various intra-articular therapies used in the treatment of osteoarthritis. Corticosteroids and hyaluronic acid are the most frequently used intra-articular therapies in osteoarthritis. Other intra-articular substances such as orgotein, radiation synovectomy, dextrose prolotherapy, silicone, saline lavage, saline injection without lavage, analgesic agents, non-steroidal anti-inflammatory drugs, glucosamine, somatostatin, sodium pentosan polysulfate, chloroquine, mucopolysaccharide polysulfuric acid ester, lactic acid solution, and thiotepa cytostatica have been investigated as potentially therapeutic in the treatment of arthritic joints. Despite the lack of strong, convincing, and reproducible evidence that any of the intra-articular therapies significantly alters the progression of osteoarthritis, corticosteroids and hyaluronic acid are widely used in patients who have failed other therapeutic modalities for lack of efficacy or toxicity. As a practical approach for a knee with effusion, steroid injections should be considered while the presence of symptomatic "dry" knees may favour the hyaluronic acid approach. The virtual absence of serious side effects, coupled with the perceived benefits, make these approaches attractive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeAutre devis
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

Citations155
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePostgraduate Medical JournalMême sujetOsteoarthritis Treatment and MechanismsTravaux en français237 207