Comparative effectiveness of nonsurgical interventions in the treatment of patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: To find out, based on the available recent randomized controlled trials (RCTs), if the nonsurgical interventions commonly used for knee osteoarthritis patients are valid and quantify their efficiency. Methods: The database of MEDLINE and EMBASE were searched for RCTs evaluating nonsurgical treatment strategies on patients with mild to moderate knee osteoarthritis. A Bayesian random-effects network meta-analysis was performed. The primary outcome was the mean change from baseline in the Western Ontario and McMaster university (WOMAC) total score at 12 months. Raw mean differences with 95% credibility intervals were calculated. Treatments were ranked by probabilities of each treatment to be the best. Results: Thirteen trials assessed 7 strategies with WOMAC at 12 months: injection of platelet rich plasma (PRP), corticosteroids, mesenchymal stem cells (MSCs), hyaluronic acid, ozone, administration of nonsteroidal anti-inflammatory drugs with or without the association of physiotherapy. For treatment-specific effect size, a greater association with WOMAC decrease was found significantly for MSCs (mean difference, −28.0 [95% CrI, −32.9 to −22.4]) and PRP (mean difference, −19.9 [95% CrI, −24.1 to −15.8]). Rank probabilities among the treatments indicated that MSCs had a much higher probability ( P = .91) of being the best treatment compared with other treatments, while PRP ranked as the second-best treatment ( P = .89). Conclusion: In this systematic review and network meta-analysis, the outcomes of treatments using MSCs and PRP for the management of knee osteoarthritis were associated with long-term improvements in pain and function. More high quality RCTs would be needed to confirm the efficiency of MSCs and PRP for the treatment of patients with knee osteoarthritis.
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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) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».