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Enregistrement W2346491572 · doi:10.1038/srep25247

Hypertonic dextrose injections (prolotherapy) in the treatment of symptomatic knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis

2016· review· en· W2346491572 sur OpenAlexaboutno aff
Regina Wing Shan Sit, Vincent CH Chung, Kenneth Dean Reeves, David Rabago, Keith Chan, Dicken C. C. Chan, Xinyin Wu, Robin S.T. Ho, Samuel Yeung Shan Wong

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProlotherapyOsteoarthritisMedicineMeta-analysisInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertonic dextrose injections (prolotherapy) is an emerging treatment for symptomatic knee osteoarthritis (OA) but its efficacy is uncertain. We conducted a systematic review with meta-analysis to synthesize clinical evidence on the effect of prolotherapy for knee OA. Fifteen electronic databases were searched from their inception to September 2015. The primary outcome of interest was score change on the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Three randomized controlled trials (RCTs) of moderate risk of bias and one quasi-randomized trial were included, with data from a total of 258 patients. In the meta-analysis of two eligible studies, prolotherapy is superior to exercise alone by a standardized mean difference (SMD) of 0.81 (95% CI: 0.18 to 1.45, p = 0.012), 0.78 (95% CI: 0.25 to 1.30, p = 0.001) and 0.62 (95% CI: 0.04 to 1.20, p = 0.035) on the WOMAC composite scale; and WOMAC function and pain subscale scores respectively. Moderate heterogeneity exists in all cases. Overall, prolotherapy conferred a positive and significant beneficial effect in the treatment of knee OA. Adequately powered, longer-term trials with uniform end points are needed to better elucidate the efficacy of prolotherapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,019
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations92
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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