Meniscus‐Targeted Injections for Chronic Knee Pain Due to Meniscal Tears or Degenerative Fraying: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Meniscal tears caused by acute trauma or degenerative fraying affect a wide array of individuals. An effective, long-lasting treatment has widely been sought after. Intra-articular corticosteroid injections have been among the methods of controlling pain for more than 60 years. However, such injections tend to produce short-lasting results, with profound effects lasting an average of up to 4 weeks. The purpose of this study was to determine the average duration and magnitude of pain relief after meniscal-targeted injections. METHODS: The electronic medical records of 135 patients were accessed for this retrospective chart review. Patients who had meniscal tears or degenerative fraying and were treated with meniscal-targeted injections were selected. Patients' visual analog scale (VAS) pain scores (before and after treatment) were recorded, along with the percentage of pain relief and duration of pain relief. RESULTS: Ultrasound-guided meniscus-targeted corticosteroid injections for meniscal tears or degenerative fraying produced 5.68 (SD, 5.28) weeks of pain relief on average, with a decrease in pain from initial to follow-up visits of 2.14 (P < .0001) as per the visual analog scale score, and an Integral of Pain Relief score of 3.98. CONCLUSIONS: Our findings indicate a substantial benefit from 20- or 40-mg meniscus-targeted triamcinolone injections, granted the limitations of chart review research and no control group comparison. Results highlight the need for future prospective research comparing meniscus-targeted injections with intra-articular injections to identify a better modality for treating patients with chronic knee pain caused by meniscal tears or degenerative fraying.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».