MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221049685 · doi:10.2106/jbjs.21.01186

Rich or Poor? Examining Platelet-Rich Plasma Leukocyte Concentration in Knee Osteoarthritis

2022· article· en· W4221049685 sur OpenAlexaboutno aff
Evan E. Vellios

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisPlatelet-rich plasmaPlateletMedicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commentary The use of platelet-rich plasma (PRP) for the treatment of symptomatic knee osteoarthritis (OA) of various stages has grown in popularity over the years. However, there still exists substantial controversy over the optimal PRP preparation method, dosing (1 injection or multiple injections), and growth factor and leukocyte concentrations. Although limited, recent studies have suggested a possible benefit of leukocyte-poor (LP) PRP compared with leukocyte-rich (LR) PRP in knee OA1. Although there have been many studies of varying quality comparing PRP with hyaluronic acid, corticosteroids, and placebo, there have been very few studies comparing LP-PRP with LR-PRP2. In their study, Abbas et al. attempted to determine if LP-PRP or LR-PRP is preferred for the treatment of symptomatic knee OA by performing a network meta-analysis of the existing literature (including 20 randomized controlled trials and 3 prospective comparative studies) looking at the change in patient-reported outcome scores (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC], WOMAC pain, visual analog scale [VAS] for pain, and International Knee Documentation Committee [IKDC]) between baseline and follow-up (minimum, 6 months). The authors should be applauded for their work in providing the reader with a well-written and thorough analysis of an important and controversial topic. There are inherent difficulties in performing a study of this type given the substantial limitations present in the existing literature (study bias and heterogeneity in PRP preparation, administration, dosing, outcome measurements used, study design, patient OA grades, patient age, patient body mass index, patient sex, and follow-up time points). The main strengths of this study are the network meta-analysis design and bias analyses employed by the authors to control for the quality and heterogeneity of the studies included. However, these same strengths also highlight the main weaknesses of the study’s conclusions. The results of this network meta-analysis suggest that there is no clinically important difference in patient-reported outcome scores between patients receiving LR-PRP and those receiving LP-PRP for symptomatic knee OA at a short-term follow-up (mean, 9.9 months). Despite this, surface under the cumulative ranking (SUCRA) probabilities favored LP-PRP over LR-PRP for all outcome measures at all time points. So, does leukocyte concentration in PRP formulations matter in the treatment of knee OA? Probably not, but maybe? This study analyzes the best available literature on the topic, but better Level-I randomized controlled trials directly comparing LR-PRP with LP-PRP are needed. What we do know from this study is that PRP, in general, is a safe and potentially more effective nonoperative treatment for varying levels of knee OA in the short term compared with hyaluronic acid, corticosteroids, and placebo. However, it is important to note that differences in patient age, health status, sex, and ethnicity may also result in differences in PRP humoral concentrations and efficacy despite a set leukocyte concentration (LR compared with LP)3,4. LP-PRP in an obese, 42-year-old, African American man may be very different from LP-PRP in a thin, 70-year-old, Asian woman. Moreover, PRP used in a patient with Kellgren-Lawrence (KL) grade-IV changes may not have the same efficacy or duration of effect as PRP used in a patient with KL grade-I or II changes. Therefore, the results of this network meta-analysis may not be 100% generalizable to the population based on the mean age, sex, body mass index, and KL grade of the patients included, but it is the best we have to date.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Joint SurgeryMême sujetPeriodontal Regeneration and TreatmentsTravaux en français237 207