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Enregistrement W2947013778 · doi:10.1177/1941738119834972

Impact of Platelet-Rich Plasma Use on Pain in Orthopaedic Surgery: A Systematic Review and Meta-analysis

2019· review· en· W2947013778 sur OpenAlexafffund
Herman Johal, Moin Khan, Mandeep Singh Dhillon, Freddie H. Fu, Asheesh Bedi, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicinePlatelet-rich plasmaMeta-analysisSystematic reviewContext (archaeology)Orthopedic surgeryMEDLINEPhysical therapySurgeryPlateletInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Amid extensive debate, evidence surrounding the use of platelet-rich plasma (PRP) for musculoskeletal injuries has rapidly proliferated, and an overall assessment of efficacy of PRP across orthopaedic indications is required. OBJECTIVES: (1) Does PRP improve patient-reported pain in musculoskeletal conditions? and (2) Do PRP characteristics influence its treatment effect? DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane, CINAHL, SPORTDiscus, and Web of Science libraries were searched through February 8, 2017. Additional studies were identified from reviews, trial registries, and recent conferences. STUDY SELECTION: All English-language randomized trials comparing platelet-rich therapy with a control in patients 18 years or older with musculoskeletal bone, cartilage, or soft tissue injuries treated either conservatively or surgically were included. Substudies of previously reported trials or abstracts and conference proceedings that lacked sufficient information to generate estimates of effect for the primary outcome were excluded. STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. LEVEL OF EVIDENCE: Level 1. DATA EXTRACTION: All data were reviewed and extracted independently by 3 reviewers. Agreement was high between reviewers with regard to included studies. RESULTS: A total of 78 randomized controlled trials (5308 patients) were included. A standardized mean difference (SMD) of 0.5 was established as the minimum for a clinically significant reduction in pain. A reduction in pain was associated with PRP at 3 months (SMD, -0.34; 95% CI, -0.48 to -0.20) and sustained until 1 year (SMD, -0.60; 95% CI, -0.81 to -0.39). Low- to moderate-quality evidence supports a reduction in pain for lateral epicondylitis (SMD, -0.69; 95% CI, -1.15 to -0.23) and knee osteoarthritis (SMD, -0.91; 95% CI, -1.41 to -0.41) at 1 year. PRP characteristics did not influence results. CONCLUSION: PRP leads to a reduction in pain; however, evidence for clinically significant efficacy is limited. Available evidence supports the use of PRP in the management of lateral epicondylitis as well as knee osteoarthritis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,043
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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