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Enregistrement W3187189475 · doi:10.2147/jpr.s312418

Long-Term Outcomes of Single versus Multiple Courses of Viscosupplementation for Osteoarthritic Knee Pain: Real-World, Multi-Practice Experience Over a Six-Year Period

2021· article· en· W3187189475 sur OpenAlexaffabout
Janice Johnston, Karen E. Brown, Jeffrey M. Muir, Michael J. Sloniewsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensBlackberry (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosupplementationMedicineWOMACOsteoarthritisVisual analogue scalePhysical therapyRehabilitationKnee painCohortInternal medicineAlternative medicineIntra articular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Viscosupplementation (VS) is a safe and effective local treatment for osteoarthritis (OA) of the knee. While much research has been completed evaluating its efficacy, comparatively little research has been completed examining the effects of multiple, repeat courses of treatment versus a single course of treatment. METHODS: We retrospectively reviewed real-world data from a large cohort of patients receiving treatment for OA of the knee at 16 rehabilitation clinics. Patients were grouped based on whether they received a single course of treatment or multiple courses. Outcomes for this study included pain (measured via the visual analog scale, VAS) and functional ability (measured via the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC)). Pain and function scores were collected at baseline (prior to treatment administration) and one week following each course of treatment. RESULTS: Patients receiving multiple courses of treatment saw greater improvements than those receiving a single course. For VAS, maximal improvement occurred after the fourth course (66% improvement: 1.7±1.2 vs 5.0±2.4 at baseline, p<0.0001). WOMAC scores saw maximal improvement up to the fourth course for all domains (pain: 74%: 2.5±3.3 vs 9.5±5.3, p<0.0001; stiffness: 61%: 1.3±1.0 vs 3.3±2.0, p<0.0001; function: 66%: 9.5±7.2 vs 28.3±14.1, p<0.0001). When scores from multiple courses were averaged, improvements were maintained through the fourth course for VAS (3.4±2.8) and all WOMAC domains (pain: 6.1±5.0; stiffness: 3.0±2.2; function: 23.4±17.3). DISCUSSION: Our results indicate that multiple courses of treatment are associated with greater improvements than a single course of VS, and that these improvements continue through four courses of treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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