Delay to TKA in Patients Treated with a Multimodal Approach Using High Molecular Weight, Biologically Derived Hyaluronic Acid
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary objective of this study was to determine the effect of single versus multiple rounds of intra-articular hyaluronic acid (IA-HA) in delaying the need for total knee arthroplasty (TKA) in patients with knee OA, and if additional benefits were seen when used in conjunction with other multimodal treatment options. METHODS: This study was a retrospective claims analysis of a large commercial database containing more than 100 million patients with continuous coverage from October 1, 2010 through September 30, 2015. Time to TKA for patients who received one course of Euflexxa (IA-BioHA) were compared to patients who received two or more courses of IA-BioHA and patients who received no IA-HA. Assessment of multimodal treatment effects was done between the following groups: IA-BioHA injections alone, IA-BioHA and bracing, IA-BioHA and corticosteroid injection, and IA-BioHA with both corticosteroids and bracing. RESULTS: A total of 26,727 patients were included in the analysis of treatment courses, and 31,034 in the analysis of multimodal treatment combinations. The use of IA-BioHA demonstrated a delay of TKA that was prolonged with repeated courses of treatment (1.411 years, interquartile range [IQR]: 1.44). The greatest delay to TKA was observed for the patients who had received all three treatment options (1.5 years, IQR: 1.52) in the multimodal analysis. CONCLUSIONS: These results confirm that treatment of knee OA should consider the use of multimodal therapy instead of focusing on individual treatment options. Additionally, the use of repeated courses of IA-BioHA should be considered for prolonged benefit for patients with symptomatic knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».