Clinicians’ Perspectives on the Use of Intra-Articular Hyaluronic Acid as a Treatment for Knee Osteoarthritis: A North American, Multidisciplinary Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aims to describe the perceptions of orthopedic surgeons on the efficacy of intra-articular hyaluronic acid (IA-HA), the influence of IA-HA product characteristics on its efficacy, and to identify patterns and factors related to the use of IA-HA. Additionally, this study examines factors that influence IA-HA brand selection, focusing on Euflexxa(®) (1% sodium hyaluronate). METHODS: We developed survey questions by reviewing the current literature and consulting with experts on the use of IA-HA in the management of knee osteoarthritis (OA). The survey included questions on demographics, previous experience with knee OA treatment, opinions on different treatment methods, and where information regarding treatments is obtained. Additionally, questions specific to opinions regarding IA-HA and the reasoning behind these opinions were asked. RESULTS: A total of 117 orthopedic surgeons and physicians completed the survey. IA-HA is most frequently prescribed to patients with early-stage (82%) or mid-stage (82.8%) OA, while fewer orthopedic surgeons and physicians use IA-HA for patients with late-stage OA (57.4%). Respondents were generally uncertain of the effects that intrinsic characteristics, such as molecular weight, cross-linking, and production process, had on patient outcomes. Respondents typically use their own clinical experience and results as a deciding factor in utilizing IA-HA treatment, as well as in choosing an IA-HA brand. CONCLUSION: Uncertainty regarding the efficacy of IA-HA treatments is likely due to inconsistency within clinical guidelines and the current literature. Additional research investigating the efficacy of IA-HA treatment and how product characteristics affect outcome and safety is required to provide clarity to the controversy surrounding IA-HA treatment for knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».