Platelet-rich Plasma Superiority over Hyaluronic Acid as a Conservative Treatment for Early Knee Osteoarthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
AIM:This study aimed to perform a systematic review (SR) of SR to elucidate prior findings regarding favorable outcomes between platelet-rich plasma (PRP) and hyaluronic acid (HA) injections for early knee osteoarthritis (KOA). MATERIALS AND METHODS: We conducted a thorough literature search adhering to the Preferred Reporting Items for SR and Meta-analyses only for SRs from PubMed, ScienceDirect, and Google Scholar from 2020 to 2023. The inclusion and exclusion criteria were determined using the population, intervention, comparison, outcome, and study design model. A measurement tool to assess SR-2 was used to grade the included SRs. Two researchers independently searched, extracted, and assessed the risk of bias in the included studies. Cohen’s kappa coefficient was used to calculate the inter-observer disparities in study eligibility and risk of bias. The corrected covered area (CCA) metric addressed the overlap issue with the original studies. RESULTS: One SR yielded high methodological quality whereas three SRs yielded moderate methodological quality. The overall CCA among the four SRs was 30.77%, and all SRs used the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index score as a patient-reported outcome (PRO) and revealed that the PRP group improved more than the HA group. One SR used the Tegner score as a PRO and found no distinction between the PRP and HA groups. The incidence of substantial pain was lower in the PRP group than in the HA group. One SR reported considerably lower local pain post-injection in the HA groups. Overall, three SRs showed that PRP yielded better outcomes than the HA, and one showed that PRP showed advantages over HA injections for knee pain at 6 and 12 months; however, the clinical outcomes were not different. CONCLUSION: Our findings supported the superiority of PRP over HA as a long-term alternative therapy for early-stage KOA.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».