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Enregistrement W2331218896 · doi:10.1097/jsa.0000000000000001

The Use of Platelet-rich Plasma in Orthopedic Injuries

2013· review· en· W2331218896 sur OpenAlexaff
Kevin Willits, Nicole Kaniki, Dianne Bryant

Notice bibliographique

RevueSports Medicine and Arthroscopy Review · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityFowler Kennedy Sport Medicine Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlatelet-rich plasmaPlateletOrthopedic surgeryAutologous bloodSurgeryImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelet-rich plasma (PRP) is an autologous concentration of blood-derived human platelets in a small volume of plasma. The types of PRP vary according to the commercial preparation system used, the platelet concentration, or the anticoagulant or activator used. Autologous conditioned plasma is an autologous concentration of human platelets in plasma 2 to 4 times greater than that which is found in blood at baseline. Platelets are important to the normal healing response of tissue by the local secretion of growth factors and recruitment of reparative cells in an area of injury. PRP is theorized to create an optimal healing environment in a region of tissue injury. This is a literature review of currently published studies using PRP in orthopedic injuries. We performed a literature search in PubMed and Medline in April 2013. We concluded that given the number of variations of PRP available and the lack of high-level published studies, there is insufficient evidence to conclusively support its clinical use.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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