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Enregistrement W4379796055 · doi:10.1136/annrheumdis-2023-eular.1499

AB1204 THE COMPARISON OF THREE DIFFERENT MANAGEMENT STRATEGIES FOLLOWING PLATELET RICH PLASMA INJECTION IN PATIENTS WITH KNEE OA

2023· article· en· W4379796055 sur OpenAlexaboutno aff
Sibel Bozgeyik, Hasan Erkan KILINÇ, Gazi Huri, Hande Güney-Deniz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlatelet-rich plasmaOsteoarthritisWOMACVisual analogue scalePhysical therapyRheumatologyKnee painInternal medicinePlateletAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The main symptoms of patients with knee osteoarthritis (OA) are defined as pain, muscle weakness and functional impairments. Muscle strengthening exercises are recommended in core treatment of conservative management of knee OA [1]. Recently, intraarticular platelet-rich plasma (PRP) injection has gained much attention for the management of knee OA. A combination of different approaches is also recommended for achieving better symptomatic relief. Objectives The aim of the study was to compare the effect of PRP plus supervised exercise, PRP plus home exercise and only PRP in patients with knee OA. Methods Patients with knee OA aged 45-70 years old were included. The demographic characteristics of the patients were recorded, and they were randomly divided into three groups: PRP plus supervised exercise group (PRP+SEG); PRP plus home exercise group (PRP+HEG); PRP group. The pain was assessed with visual analogue scale (VAS); knee functions were assessed with Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and the stair test was assessed with a 10-step stair. The PRP+SEG performed the exercises under the supervision of a physiotherapist and PRP+HEG performed the same exercises at home. Both PRP+SEG and PRP+HEG performed a total of 6-week (3 times/week) strengthening exercises for knee and hip muscles. The PRP group received only PRP injection. All assessments were performed at 3rd day after PRP injection and at 6th week. Results A total of 41 female patients (mean age: 56.65±±6.64 years; mean BMI: 28.82±5.19 kg/m2) were randomized (PRP+SEG (n=15); PRP+HEG (n=12); and PRP (n=14)). There was no significant difference between three groups at baseline (p>0.05). There was significant difference in VAS (p=0.001); WOMAC Pain (p=0.003); WOMAC-Function (p=0.001) and WOMAC Total (p=0.001) scores between three groups at 6th week. The PRP+SEG had greater relief in pain both VAS and WOMAC Pain scores and greater improvement in WOMAC Function and WOMAC Total scores compared to PRP+HEG and PRP at 6th week. There was no significant improvement in stair test and WOMAC Stiffness scores for all groups at 6th week (p>0.05) (Table 1). Conclusion A combination of supervised exercise with PRP injection resulted in better symptomatic relief in patients with knee OA. Clinicians should consider the effectiveness of supervised strengthening exercises for providing better improvement in pain and knee function after PRP injection. Reference [1]Bannuru RR, Osani M, Vaysbrot E, Arden N, Bennell K, Bierma-Zeinstra S, et al. OARSI guidelines for the non-surgical management of knee, hip, and polyarticular osteoarthritis. Osteoarthritis and cartilage. 2019;27(11):1578-89. Acknowledgements: NIL. Disclosure of Interests None Declared.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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