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Enregistrement W4210401748 · doi:10.1177/19417381211073316

The Role of Hyaluronic Acid for Soft Tissue Indications: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4210401748 sur OpenAlexaff
Moin Khan, Ajaykumar Shanmugaraj, Carlos Prada, Ashaka Patel, Eric M. Babins, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern UniversityMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisSoft tissueRandomized controlled trialEpicondylitisTendinopathyPlaceboMEDLINESystematic reviewPhysical therapySurgeryInternal medicineElbowPathologyAlternative medicineTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Soft tissue injuries are often treated with injectables such as corticosteroids and platelet-rich plasma (PRP) to reduce inflammation and promote healing. There is increasing evidence examining the use of hyaluronic acid (HA) for the management of soft tissue injuries. Objective: To evaluate the treatment effect and role of HA for available soft tissue indications. Data Sources: A search of PubMed, MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL from the inception date of each database through February 24, 2021, was conducted for all randomized controlled trials (RCTs) involving the use of HA for soft tissue indications. Two reviewers independently screened articles for eligibility and extracted data from included studies for analysis. We assessed risk of bias for all included studies and pooled outcomes using a fixed-effects model. Outcomes (ie, function and pain relief) were categorized to short-term (<6 weeks, 6-12 weeks) and mid-term (>12 weeks) data. We present effect estimates as mean differences (MDs) and standardized mean differences (SMDs) and present the estimate of effect of HA for available indications in relation to available comparators. Study Design: Meta-analysis of RCTs. Level of Evidence: Level 1. Results: Of the 6930 articles screened, 19 RCTs (n = 1629 patients) were eligible and included in this review. HA was evaluated across a variety of soft tissue indications including rotator cuff disease, elbow pain, ankle sprains, Achilles tendinopathy, patellar tendinopathy, and trigger finger. Of the 19 RCTs, 11 were placebo-controlled and 9 used active comparators (PRP, cortisone, prolotherapy, or extracorporeal shockwave therapy). The pooled treatment effect of HA across most soft indications against placebo and active comparators demonstrated benefit in short-term pain <6 weeks (MD visual analogue scale [VAS] 2.48, 95% CI 2.31-2.65) and 6 to 12 weeks (MD VAS 2.03, 95% CI 1.86-2.20). Mid-term pain relief also favored HA over comparators across indications >12 weeks from administration (MD VAS 3.57, 95% CI 3.35-3.78). High heterogeneity was present with rotator cuff (10 trials, I 2 = 94%), and elbow tendinopathy (2 trials, I 2 = 99%). We identified uncertain benefit for trigger finger (2 trials, I 2 = 67%). Heterogeneity for ankle sprains, patellar tendinopathy and Achilles tendinopathy could not be assessed as they only had 1 trial each. Conclusion: This systematic review and meta-analysis support HA’s efficacy in the treatment of a variety of soft tissue indications. Understanding the relative effects of HA to other injectable modalities requires additional, large trials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,043
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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