Analysis for Prognostic Factors from a Database for the Intra-Articular Hyaluronic Acid (Euflexxa) Treatment for Osteoarthritis of the Knee
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intra-articular hyaluronic acid (IA-HA) injections are a treatment for knee osteoarthritis (OA), although current literature provides mixed results with regard to their efficacy. We will review a randomized controlled trial (RCT) and subsequent extension trial in order to identify factors that are associated with outcomes in patients with knee OA who received IA-HA. METHODS: We used data recorded by the FLEXX trial and extension trial for secondary analysis of potential prognostic factors. Linear regression was used to examine the predictors of outcomes at 6- and 12-month follow-up visits. RESULTS: Sixty percent of all patients presented with a Kellgren Lawrence (K-L) grade 3. Patients with high baseline outcome scores and a K-L grade 3 demonstrated less response than individuals within an earlier stage of knee OA, although results for both K-L grade 2 and K-L grade 3 patients still showed benefit. Those with more severe radiographic change K-L grade 3 often had a better response with the second series of IA-HA injections. Significantly greater positive response in all outcomes was demonstrated for the patient subgroup classified as K-L grade 2, when compared with K-L grade 3 patients. CONCLUSIONS: The results demonstrate that IA-HA for knee OA was of greater benefit in those with less severe radiographic changes. However, those with more severe radiographic change often had a better response with the second course of IA-HA. Similar analyses are required in order to determine if these results are unique to Euflexxa, or if these results are consistent with other available IA-HA agents.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle