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Enregistrement W4321250382 · doi:10.3390/diagnostics13040760

Prognostic Factors Related to Clinical Response in 210 Knees Treated by Platelet-Rich Plasma for Osteoarthritis

2023· article· en· W4321250382 sur OpenAlexaboutno aff
Clément Chopin, M. Geoffroy, Lukshe Kanagaratnam, Claire Dorilleau, Fiona Ecarnot, Renaud Siboni, Jean‐Hugues Salmon

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicineWOMACPlatelet-rich plasmaVisual analogue scaleAdverse effectInternal medicineObservational studyPhysical therapySurgeryPlateletPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have shown the effectiveness of platelet-rich plasma (PRP) in the treatment of knee osteoarthritis. We aimed to determine the factors associated with good or poor response to PRP injections in knee osteoarthritis. This was a prospective observational study. Patients with knee osteoarthritis were recruited from a university hospital. PRP was injected twice at a one-month interval. Pain was assessed on a visual analog scale (VAS) and function was assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Radiographic stage was collected and defined according to the Kellgren-Lawrence classification. Patients were classified as responders if they met the OMERACT-OARSI criteria at 7 months. We included 210 knees. At 7 months, 43.8% were classified as responders. Total WOMAC and VAS were significantly improved between M0 and M7. Physical therapy and a heel-buttock distance >35 cm were the two criteria associated with poor response at M7 by multivariate analysis. Pain VAS at M7 appeared to be lower in patients with osteoarthritis for less than 24 months. No adverse effects were reported. PRP treatment in knee osteoarthritis appears to be well-tolerated and effective, even in patients who reacted poorly to hyaluronic acid. Response was not associated with radiographic stage.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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