At the Edge of Orthopaedics: Initial Experience with Transarterial Periarticular Embolization for Knee Osteoarthritis in a Romanian Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transarterial embolization (TAE) of genicular artery branches is a relatively new technique that has emerged as a promising method for delaying invasive knee surgery in patients suffering from degenerative knee osteoarthritis (OA). In mild to moderate OA, invasive major surgery can be safely postponed, and patients with major risk factors now have an alternative. Our aim was to examine the impact of TAE on clinical outcomes in individuals with degenerative knee OA over a 12-month period. Methods: A case series of 17 patients diagnosed with knee OA and treated with TAE was included in the study. Every patient was clinically evaluated at different timeframes according to the Western Ontario and McMaster Universities’ arthritis index, knee injury, and osteoarthritis outcome scores, and the 36-item short-form survey (WOMAC, KOOS, and SF-36). Results: At the first follow-up (1 month), KOOS and WOMAC improved from 46.6 ± 13.2 (range 27.3–78.2) to 56.5 ± 13.9 (range 32.3–78.4; p = 0.023) and 49.5 ± 13.2 (range 29.3–82.3) to 59.8 ± 12.6 (range 39.3–83.5, p = 0.018), respectively. Physical SF-36 improved significantly from 42.1 ± 7.75 (range 30.3–57.3) to 50.5 ± 9.9 (range 35.6–67.9; p = 0.032). No significant changes in scores were observed at three, six, or twelve months after TAE. Conclusions: TAE provided early pain reduction and considerable improvement in quality of life without complications for a consecutive sample of Romanian patients with mild to severe knee OA.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».