Clinical Efficacy of Glucosamine plus Sodium Hyaluronate for Osteoporosis Complicated by Knee Osteoarthritis and Its Influence on Joint Function and Bone Metabolic Markers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoporosis (OP) associated with knee osteoarthritis (KOA) is common in older men and postmenopausal women, and it is important to find reliable and effective treatments for this disease to improve joint function and bone metabolism in this population. Objective: To clarify the clinical efficacy of glucosamine (GlcN) plus sodium hyaluronate (SH) for OP complicated by KOA (OP + KOA) and its influence on joint function and bone metabolic markers (BMMs). Methods: Admitted from July 2019 to July 2021, 126 patients with OP + KOA were selected, including 76 cases (observation group) treated with GlcN plus SH and 50 cases (control group) given GlcN alone. The pain, joint function, BMMs, and clinical efficacy were evaluated and compared. Pain and joint function assessments employed the Visual Analogue Scale (VAS) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) plus Lysholm Knee Scoring Scale, respectively. BMMs mainly measured bone gla protein (BGP), serum tartrate-resistant acid phosphatase variant (TRACP)-5b, type I collagen cross-linked C-telopeptide (CTX-1), and bone-specific alkaline phosphatase (BALP). Results: Higher posttreatment VAS scores were determined in observation group as compared to control group; observation group showed lower WOMAC scores of joint function and higher Lysholm scores than control group; in terms of BMMs, TRACP-5b and CTX-1 were lower while BGP and BALP were higher in observation group; the curative effect was also higher in observation group. All the above differences were statistically significant. Conclusions: GlcN plus SH has definite clinical efficacy in the treatment of OP + KOA, which can not only significantly improve patients' joint function and bone metabolism but also relieve pain, with high clinical popularization value.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».