A systematic review of four injection therapies for lateral epicondylosis: prolotherapy, polidocanol, whole blood and platelet-rich plasma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To appraise existing evidence for prolotherapy, polidocanol, autologous whole blood and platelet-rich plasma injection therapies for lateral epicondylosis (LE). DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Medline, Embase, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Allied and Complementary Medicine. SEARCH STRATEGY: names and descriptors of the therapies and LE. STUDY SELECTION: All human studies assessing the four therapies for LE. MAIN RESULTS: Results of five prospective case series and four controlled trials (three prolotherapy, two polidocanol, three autologous whole blood and one platelet-rich plasma) suggest each of the four therapies is effective for LE. In follow-up periods ranging from 9 to 108 weeks, studies reported sustained, statistically significant (p<0.05) improvement in visual analogue scale primary outcome pain score measures and disease-specific questionnaires; relative effect sizes ranged from 51% to 94%; Cohen's d ranged from 0.68 to 6.68. Secondary outcomes also improved, including biomechanical elbow function assessment (polidocanol and prolotherapy), presence of abnormalities and increased vascularity on ultrasound (autologous whole blood and polidocanol). Subjects reported satisfaction with therapies on single-item assessments. All studies were limited by small sample size. CONCLUSIONS: There is strong pilot-level evidence supporting the use of prolotherapy, polidocanol, autologous whole blood and platelet-rich plasma injections in the treatment of LE. Rigorous studies of sufficient sample size, assessing these injection therapies using validated clinical, radiological and biomechanical measures, and tissue injury/healing-responsive biomarkers, are needed to determine long-term effectiveness and safety, and whether these techniques can play a definitive role in the management of LE and other tendinopathies.
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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».