Is Knee Joint Distraction a Viable Treatment Option for Knee OA?—A Literature Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Knee joint distraction (KJD) is a new application of an established technique to regenerate native cartilage using an external fixator. The purpose of this study is to perform a systematic review and meta-analysis of the literature to determine whether KJD is beneficial for knee osteoarthritis and how results compare with established treatments. Studies assessing the outcomes of KJD were retrieved, with three studies (one cohort and two randomized controlled trials), 62 knees, meeting the inclusion criteria. The primary outcome was functional outcome, assessed using a validated outcome score, at 1 year. Secondary outcomes included pain scores, structural assessment of the joint, and adverse events. KJD is associated with improvements in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) from baseline to 1 year as well as reductions in pain scores and improvements in structural parameters assessed radiographically and by magnetic resonance imaging. KJD is not associated with decreased knee flexion, but is associated with a high risk of pin site infection. In patients aged 65 years or under at 1 year, no differences in WOMAC or pain scores was detected between patients managed with KJD compared with high tibial osteotomy or total knee arthroplasty. KJD may represent a potential treatment for knee arthritis, though further trials with longer term follow-up are required to establish its efficacy compared with contemporary treatments. This is a Level I (systematic review and meta-analysis) study.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».