Predictors of Clinical Benefit with Intra-articular Hyaluronic Acid inPatients with Knee Osteoarthritis - A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is conflicting evidence regarding the efficacy of viscosupplementation with intra-articular hyaluronic acid injections in knee osteoarthritis. One possible explanation for the inconsistent findings on its efficacy is that only certain subpopulations of patients benefit from this therapy. OBJECTIVE: The purpose of this narrative review is to succinctly summarize the existing data on the predictive factors of clinical response to intra-articular hyaluronic acid to identify the patient profile most likely to benefit from this therapy. METHODS: For this narrative review, a PubMed search was conducted in January 2023, with no date limits, to identify publications reporting predictive factors of response to viscosupplementation using the following terms: hyaluronic acid OR viscosupplem* AND osteoarthritis AND knee AND predict*. Searches were limited to randomized controlled trials, systematic reviews and meta- analyses, or observational studies written in English. Other relevant references were identified by searching the references of retrieved articles. RESULTS: The disease severity was found to reliably predict response to intra-articular hyaluronic acid injections; patients with less severe disease consistently had a more robust therapeutic response than those with more severe disease. Other clinical variables such as level of baseline pain did not reliably predict response. Body mass index, and possibly age, may also be independent predictors of the response. CONCLUSION: A review of the existing literature suggests that patients with less severe clinical symptoms and radiological findings, who are younger, and with a lower or normal body mass index are the best candidates for intra-articular hyaluronic acid therapy.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».