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Enregistrement W4309372947 · doi:10.21203/rs.3.rs-2280373/v1

Platelet-rich plasma preserves cartilage thickness and delays total knee arthroplasty in osteoarthritis with an inflammatory phenotype: a 5-year follow-up retrospective study

2022· preprint· en· W4309372947 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Chen, Song Wu, Zi Wen, Xinxing Wang, Yong Chen, Guang Xia, Xu Cao

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineOsteoarthritisWOMACPlatelet-rich plasmaRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Internal medicineCohortHyaluronic acidMinimal clinically important differenceMagnetic resonance imagingGastroenterologySurgeryPlateletPathologyRandomized controlled trialRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study aims to explore whether platelet-rich plasma (PRP) can delay the progression of disease, reduce the incidence of Total knee arthroplasty (TKA) and improve clinical symptoms in patients with typical inflammatory phenotype knee osteoarthritis (KOA) Methods This was a retrospective cohort study with 5-year follow-up. According to clinical manifestations, magnetic resonance imaging (MRI) Osteoarthritis Knee Score (MOAKS), and serum inflammation markers C-reactive protein (CRP), we selected patients with typical inflammatory phenotype of KOA. Patients were divided into groups based on whether they had received PRP, hyaluronic acid (HA), or other conservative treatment (OCT). The Kellgren-Lawrence (K-L) grade and Minimum joint space width (MJSW) in knee X-rays were used to evaluate the progression of KOA. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores, Knee Society scores (KSS), minimal clinically important difference (MCID) and Osteoarthritis Research Society International Set Responder Criteria Osteoarthritis Clinical Trials Revisited (OMERACT-OARSI) tool were used to evaluate the improvement of KOA symptoms. The incidence and timing of TKA was statistically analyzed. Results A total of 646 patients were finally included, including 211 received PRP, 209 received HA and 226 received OCT. PRP showed better results in K-L grade and MJSW compared with HA and OCT (The results at 12m, 24m, 36m, 48m, 60m, respectively, were as follows; K-L grade, PRP vs. HA, P = 0.957, P = 0.534, P = 0.230, P < 0.001, P < 0.001; PRP vs. OCT, P = 0.240, P = 0.012, P = 0.004, P < 0.001, P < 0.001; MJSW, PRP vs. HA, P = 0.249, P = 0.013, P < 0.001, P < 0.001, P < 0.001; PRP vs. OCT, P = 0.155, P = 0.001, P < 0.001, P < 0.001, P < 0.001). Compared with HA and OCT, PRP group exhibited significant lower TKA incidence (PRP vs. HA, P = 0.001; PRP vs. OCT, P = 0.001; HA vs OCT, P = 0.732) and delayed time to TKA (log-rank, PRP vs HA,P < 0.001, PRP vs OCT, P < 0.001, HA vs OCT, P = 0.467). The WOMAC, KSS and KSS-F in PRP group were significantly better than those in HA group and OCT group at each time point after treatment (P < 0.05). Conclusions Intra articular injection of PRP can delay progression of KOA, reduce or postpone occurrence of TKA and improve clinical symptoms in strictly screened patients with typical inflammatory phenotype KOA. Level of Evidence: III, retrospective cohort.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · 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
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