Efficacy of Intra-articular Injection of a Newly Developed Plasma Rich in Growth Factor (PRGF) Versus Hyaluronic Acid on Pain and Function of Patients with Knee Osteoarthritis: A Single-Blinded Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Knee osteoarthritis is the most common joint disease. We aimed to compare the efficacy and safety of intra-articular injection of a newly developed plasma rich in growth factor (PRGF) versus hyaluronic acid (HA) on pain and function of patients with knee osteoarthritis. Methods: In this single-blinded randomized clinical trial, patients with symptomatic osteoarthritis of knee were assigned to receive 2 intra-articular injections of our newly developed PRGF in 3 weeks or 3 weekly injections of HA. Our primary outcome was the mean change from baseline until 2 and 6 months post intervention in scores of visual analog scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and Lequesne index. We used analysis of variance for repeated-measures statistical test. Results: A total of 69 patients entered final analysis. The mean age of patients was 58.2 ± 7.41 years and 81.2% were women. In particular, total WOMAC index decreased from 42.9 ± 13.51 to 26.8 ± 13.45 and 24.4 ± 16.54 at 2 and 6 months in the newly developed PRGF group (within subjects P = .001), and from 38.8 ± 12.62 to 27.8 ± 11.01 and 27.4 ± 11.38 at 2 and 6 months in the HA group (within subjects P = .001), respectively (between subjects P = .631). There was no significant difference between PRGF and HA groups in patients’ satisfaction and minor complications of injection, whereas patients in HA group reported significantly lower injection-induced pain. Conclusions: In 6 months follow up, our newly developed PRGF and HA, both are effective options to decrease pain and improvement of function in patients with symptomatic mild to moderate knee osteoarthritis.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».