Multimodal Multidisciplinary Management of Patients with Moderate to Severe Pain in Knee Osteoarthritis: A Need to Meet Patient Expectations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Knee osteoarthritis (OA) is one of the most common and disabling medical conditions. In the case of moderate to severe pain, a single intervention may not be sufficient to allay symptoms and improve quality of life. Examples include first-line, background therapy with symptomatic slow-acting drugs for OA (SYSADOAs) or non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). Therefore, the European Society for Clinical and Economic Aspects of Osteoporosis, Osteoarthritis and Musculoskeletal Diseases (ESCEO) performed a review of a multimodal/multicomponent approach for knee OA therapy. This strategy is a particularly appropriate solution for the management of patients affected by knee OA, including those with pain and dysfunction reaching various thresholds at the different joints. The multimodal/multicomponent approach should be based, firstly, on different combinations of non-pharmacological and pharmacological interventions. Potential pharmacological combinations include SYSADOAs and NSAIDs, NSAIDs and weak opioids, and intra-articular treatments with SYSADOAs/NSAIDs. Based on the available evidence, most combined treatments provide benefit beyond single agents for the improvement of pain and other symptoms typical of knee OA, although further high-quality studies are required. In this work, we have therefore provided new, patient-centered perspectives for the management of knee OA, based on the concept that a multimodal, multicomponent, multidisciplinary approach, applied not only to non-pharmacological treatments but also to a combination of the currently available pharmacological options, will better meet the needs and expectations of patients with knee OA, who may present with various phenotypes and trajectories.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle