High molecular weight Intraarticular hyaluronic acid for the treatment of knee osteoarthritis: a network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2013 American Academy of Orthopaedic Surgeons (AAOS) guidelines made strong recommendations against intraarticular hyaluronic acid (IAHA) for patients with knee osteoarthritis (OA), as evidence supporting improvements in pain did not meet the minimal clinically important improvement (MCII) threshold. However, there may be important distinctions based on IAHA molecular weight (MW). Hence our objective was to evaluate the efficacy of IAHAs in knee OA based on molecular weight. METHODS: Randomized controlled trials were searched within MEDLINE, Embase, and CENTRAL and selected based on AAOS criteria. A pain measure hierarchy and longest follow-up were used to select one effect size from each trial. Mean differences between interventions were converted to standardized mean differences (SMDs) and incorporated into a random-effects Bayesian network meta-analysis. High MW (HMW) was defined as ≥6000 kDa, and low MW (LMW) as < 750 kDa. RESULTS: HMW IAHA was associated with a statistically significant and possibly clinically significant improvement in pain (SMD - 0.57 (95% credible interval [Crl]: - 1.04, - 0.11), exceeding the - 0.50 MCII threshold. LMW IAHA had a lesser, non-significant improvement (- 0.23, 95% Crl: - 0.67, 0.20). Back-transforming SMDs to the WOMAC pain scale indicated a 14.65 (95% CI: 13.93, 15.62) point improvement over IA placebo, substantially better than the 8.3 AAOS MCII threshold. CONCLUSIONS: Unlike LMW IAHA, HMW IAHA exceeded the MCII threshold for pain relief, suggesting that improvements can be subjectively perceived by the treated patient. Amalgamation of LMW and HMW may have blurred the benefits of IAHA in the past, leading to negative recommendations. Differentiation according to MW offers refined insight for treatment with IAHA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».