Quantitative Evaluation of Meniscal Healing Process of Degenerative Meniscus Lesions Treated with Hyaluronic Acid: A Clinical and MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to evaluate clinical efficacy and healing effects of conservative management of degenerative meniscus lesions (DMLs) with a hyaluronic acid (HA) hydrogel. METHODS: Patients were subjected to two HA injections two weeks apart. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Patient's Global Assessment (PtGA) and Clinical Observer Global Assessment (CoGA) of the disease were assessed at baseline, 30, and 60 days after treatment. Short Form (36) Health Survey (SF-36) was assessed at baseline and 60 days after treatment. One year after treatment, patients were called to know whether any of them had undergone arthroscopic partial meniscectomy (APM). All patients underwent magnetic resonance imaging using a 1.5-T Magnetic Resonance Imaging (MRI) scanner (Siemens Aera), which included a T2 mapping pulse sequence with multiple echoes at baseline and 60 days after treatment. RESULTS: 40 patients were enrolled. WOMAC score, physical function subscale, PtGA and CoGA, and SF-36 showed a statistically significant difference between baseline and follow-up. One year after treatment, only one patient had undergone APM. A decrease in the T2 measurement was detected in the posterior horn medial meniscus in 39% of cases in both the red and red-white zone, and in 60% of cases in the white zone; in the posterior horn lateral meniscus in 55% of cases in both the red and white zones, and in 65% of cases in the red-white zone. Only for the latter, there was a statistically significant difference between baseline and posttreatment T2 measurements. CONCLUSION: This study supports the use of HA in the conservative management of DML as it is clinically effective and enhances meniscus healing as demonstrated by T2 measurements. Moreover, it reduces the need for APM at 1-year follow-up.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».