No evidence for the use of stem cell therapy for tendon disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stem cells have emerged as a new treatment option for tendon disorders. We systematically reviewed the current evidence for stem cell therapy in tendon disorders. METHODS: Randomised and non-randomised controlled trials, cohort studies and case series with a minimum of 5 cases were searched in MEDLINE, CENTRAL, EMBASE, CINAHL, PEDro and SPORTDiscus. In addition, we searched grey literature databases and trial registers. Only human studies were included and no time or language restrictions were applied to our search. All references of included trials were checked for possibly eligible trials. Risk of bias assessment was performed using the Cochrane risk of bias tool for controlled trials and the Newcastle-Ottawa scale for case series. Levels of evidence were assigned according to the Oxford levels of evidence. RESULTS: 4 published and three unpublished/pending trials were found with a total of 79 patients. No unpublished data were available. Two trials evaluated bone marrow-derived stem cells in rotator cuff repair surgery and found lower retear rates compared with historical controls or the literature. One trial used allogenic adipose-derived stem cells to treat lateral epicondylar tendinopathy. Improved Mayo Elbow Performance Index, Visual Analogue Pain scale and ultrasound findings after 1-year follow-up compared with baseline were found. Bone marrow-derived stem cell-treated patellar tendinopathy showed improved International Knee Documentation Committee, Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score subscales and Tegner scores after 5-year follow-up. One trial reported adverse events and found them to be mild (eg, swelling, effusion). All trials were at high risk of bias and only level 4 evidence was available. CONCLUSIONS: No evidence (level 4) was found for the therapeutic use of stem cells for tendon disorders. The use of stem cell therapy for tendon disorders in clinical practice is currently not advised.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».