An evidence-based evaluation on the use of platelet rich plasma in orthopedics – a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Within orthopedics, the use of platelet-rich plasma (PRP) has been rapidly increasing in popularity, however, its true effectiveness has yet to be fully established. Several studies find that injecting PRP to the site of injury does not provide any significant benefit with respect to clinical outcomes; however, many others report the contrary. Due to the conflicting evidence and multiple meta-analyses conducted on the topic, a literature review of high-quality evidence on the use of PRP for common orthopaedic conditions was performed. Thus far, the evidence appears to suggest that PRP may provide some benefit in patients who present with knee osteoarthritis or lateral epicondylitis. On the other hand, evidence appears to be inconsistent or shows a minimal benefit for PRP usage in rotator cuff repair, patellar and Achilles tendinopathies, hamstring injuries, anterior cruciate ligament (ACL) repair, and medial epicondylitis. There is limited confidence in the conclusions from the published meta-analyses due to issues with statistical pooling, and limited subgroup analyses exploring the substantial heterogeneity across studies. Evidence-based clinicians considering the use of PRP in their patients with musculoskeletal injuries should be weary that the literature appears to be inconsistent and thus far, inconclusive.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».