Case series of ultrasound-guided platelet-rich plasma injections for sacroiliac joint dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two-thirds of adults worldwide will experience low back pain at some point in their life. In the following case series, we present four patients with sacroiliac (SI) joint instability and severe chronic low back pain, which was refractory to other treatment modalities. OBJECTIVE: We investigated the efficacy of platelet-rich plasma (PRP) injections, a novel orthobiologic therapy, for reducing SI joint pain, improving quality of life, and maintaining a clinical effect. METHODS: Short-form McGill Pain Questionnaire (SFM), Numeric Rating Scale (NRS), and Oswestry Low Back Pain and Disability Index were used for evaluation of treatment at pretreatment, 12-months and 48-months after treatment. RESULTS: At follow-up 12-months post-treatment, pooled data from all patients reported a marked improvement in joint stability, a statistically significant reduction in pain, and improvement in quality of life. The clinical benefits of PRP were still significant at 4-years post-treatment. CONCLUSIONS: Platelet-rich plasma therapy exhibits clinical usefulness in both pain reduction and for functional improvement in patients with chronic SI joint pain. The improvement in joint stability and low back pain was maintained at 1- and 4-years post-treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».