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Enregistrement W2462454643 · doi:10.3233/bmr-160734

Case series of ultrasound-guided platelet-rich plasma injections for sacroiliac joint dysfunction

2016· article· en· W2462454643 sur OpenAlexaffabout
Gordon Ko, Sean Mindra, Gordon E. Lawson, Scott Whitmore, Leigh Arseneau

Notice bibliographique

RevueJournal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensCanadian Centre for Policy AlternativesUniversity of OttawaHealth Sciences CentreCanadian Memorial Chiropractic CollegeUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacroiliac jointPlatelet-rich plasmaJoint (building)UltrasoundSeries (stratigraphy)RadiologyPlateletInternal medicineGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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