Mesenchymal stem cells for chronic knee pain secondary to osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effectiveness of mesenchymal stem cells (MSCs) for chronic knee pain secondary to osteoarthritis (OA). METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Cochrane Central to September 2023 for trials that (1) enrolled patients with chronic pain associated with knee OA, and (2) randomized them to MSC therapy vs. placebo or usual care. We performed random-effects meta-analysis and used Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation to assess the certainty of evidence. RESULTS: We included 16 trials (807 participants). At 3-6 months, MSC therapy probably results in little to no difference in pain relief (weighted mean difference [WMD] -0.74 cm on a 10 cm visual analog scale [VAS], 95% confidence interval [95%CI] -1.16 to -0.33; minimally important difference [MID] 1.5 cm) or physical functioning (WMD 2.23 points on 100-point 36-item Short Form Survey (SF-36) physical functioning subscale, 95%CI -0.97 to 5.43; MID 10-points; both moderate certainty). At 12 months, injection of MSCs probably results in little to no difference in pain (WMD -0.73 cm on a 10 cm VAS, 95%CI -1.69 to 0.24; moderate certainty) and may improve physical functioning (WMD 19.36 points on 100-point SF-36 PF subscale, 95%CI -0.19 to 38.9; low certainty). MSC therapy may increase risk of any adverse events (risk ratio [RR] 2.67, 95%CI 1.19 to 5.99; low certainty) and pain and swelling of the knee joint (RR 1.58, 95%CI 1.04 to 2.38; low certainty). CONCLUSIONS: Intra-articular injection of MSCs for chronic knee pain associated with OA probably provides little to no improvement in pain or physical function.
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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 | 0,031 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,049 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».