Do Platelet-Rich Plasma Injections for Knee Osteoarthritis Work?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests a benefit in platelet-rich plasma injections (PRP) for the knee in the management of mild to moderate osteoarthritis (OA). There is a reported reduction in pain, stiffness, and improved function. However, there is very little level-one literature available that supports this practice and conclusively proves a benefit gained throughout the course. Three main randomized control trials (RCTs) conducted in North America are often referenced and cited to prove their efficacy. This study aimed to look at the outcomes of patients having undergone this treatment to determine if there was any benefit. AIMS: This study aimed to determine if PRP injections administered in patients with knee OA over a six to eight-week time period demonstrated any benefit. METHODS: The Western Ontario and McMaster Universities arthritis index (WOMAC) tool was used before each of the three PRP injections over the six to eight-week period, and six weeks after the final injection in 31 patients. Each injection was given spaced two to three weeks apart. The outcomes observed were pain, stiffness, and physical function, and the total WOMAC score was calculated. RESULTS: The third injection showed a reduction in total WOMAC score, pain, stiffness, and physical function by 16.36%, 16.37%, 5.12%, and 18.03%, respectively. However, all scores returned close to baseline at the sixth-week follow-up post treatment. CONCLUSION: Results showed a trend of reduction in the WOMAC score. However, they are overall indicative of a placebo effect from the injections. Further studies are needed to explore whether the grade of OA and patients' weight have a significant impact on the results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 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 ».