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Enregistrement W2781557460 · doi:10.1177/1179544117751622

Rheological Properties of Commercially Available Hyaluronic Acid Products in the United States for the Treatment of Osteoarthritis Knee Pain

2018· article· en· W2781557460 sur OpenAlexaff
Mathew Nicholls, Ajay Manjoo, Peter Shaw, Faizan Niazi, Jeffrey Rosen

Notice bibliographique

RevueClinical Medicine Insights Arthritis and Musculoskeletal Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyaluronic acidOsteoarthritisMedicineKnee painPhysical therapyBioinformaticsAlternative medicinePhysical medicine and rehabilitationPathologyBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The inconsistent results within the current literature regarding the efficacy of intra-articular-hyaluronic acid (IA-HA) for the treatment of knee osteoarthritis (OA) have been suggested to be due to intrinsic differences between individual HA products. The purpose of this investigation is to define the rheological differences between currently available HA products in the United States at the time of this study for the treatment of knee OA, which will help elaborate on the appropriateness of classifying HA products as a class opposed to as individual agents. METHODS: The rheological parameters for Euflexxa, Orthovisc, Supartz, Monovisc, Synvisc, Synvisc-One, Gel-One, and Hyalgan were obtained with a TA AR 2000 EX Rheometer with a cone-plate geometry (40-mm plate diameter and a 2° cone angle) at room temperature. RESULTS: The bulk rheological parameters of the different products suggest molecular structures traversing the range of dilute solution (Hyalgan, Supartz), semidilute solution (Euflexxa, Orthovisc), entangled solutions (Monovisc, Synvisc, Synvisc-One), and even gel-like (Gel-One) behavior. CONCLUSIONS: Due to the differences in rheological properties between IA-HA products, the universal assessment of these products as a class may not be appropriate. Instead, it may be more appropriate to assess each product individually. Future research should aim to link these differences in rheological properties to the differences in clinical efficacy seen across these IA-HA products.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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