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Enregistrement W2125632776

A multidisciplinary approach including the use of platelet-rich plasma to treat an elite athlete with patellar tendinopathy - a case report.

2013· article· en· W2125632776 sur OpenAlexaff
Tracy L Rowan, Jillian L Drouin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTendinopathyPlatelet-rich plasmaTendinosisPhysical therapyCryotherapyEpicondylitisAthletesEccentric trainingGynecologySurgeryTendonInternal medicineEccentricPlatelet
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patellar tendinopathy affects a substantial proportion of athletes involved in jumping or kicking activities. Platelet rich plasma (PRP) injections may be a promising treatment used in conjunction with common traditional therapies. CLINICAL FEATURES: Patellar tendinopathy is often the result of repetitive or excessive overload on the patellar tendon. Activity modification, cryotherapy, eccentric exercises, shockwave therapy, and PRP have been indicated as treatment options during various stages of this condition. INTERVENTION AND OUTCOME: A 23 year old female, elite track and field athlete was managed for patellar tendinopathy with a combination of traditional therapeutic interventions as well as a PRP injection. This athlete returned to pre-injury level of competition six months post-injection. CONCLUSION: Emerging literature on PRP appears to be promising for patellar tendinopathy, however, it remains unclear which patients may benefit most and whether the stage of the disorder has an impact on the clinical outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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