Exploring the Efficacy of Joint Lavage in Knee Osteoarthritis: A Focus on Cytokines, Degrading Enzymes, and Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Aim This study aimed to assess the effectiveness of joint lavage in managing knee osteoarthritis (OA) by evaluating its effect on pain relief, inflammatory markers, cartilage-degrading enzymes, and oxidative stress. Methods Seventy patients with Kellgren–Lawrence grade 2 or 3 knee OA were selected for this single-center study. Joint lavage was performed, and pain and function were measured using the visual analog scale (VAS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores at baseline and 24 weeks postintervention. Synovial fluid samples were collected at baseline, before lavage, and 24 weeks postintervention. Samples were stored at −80°C and analyzed in batches to minimize variability. At the time of analysis, the samples were thawed and evaluated for levels of proinflammatory cytokines, interleukin-1β (IL-1β), interleukin-6 (IL-6), and tumor necrosis factor alpha (TNF-α), matrix metalloproteinase-3 (MMP-3), and total oxidant status (TOS), and oxidative stress index (OSI). Results Postintervention, VAS, and WOMAC scores significantly decreased ( P < 0.001), with 100% achieving the minimal clinically important difference (MCID). Patient acceptable symptom state (PASS) rates varied: VAS (80%), WOMAC pain (50%), function (81.4%), and total (84.3%). Cytokine levels (IL-1β, IL-6, TNF-α) and MMP-3 significantly decreased ( P < 0.001), along with TOS and OSI. Baseline TNF-α, IL-6, and IL-1β levels were significantly correlated with improvements in VAS and WOMAC scores. Moderate correlations were observed between reductions in IL-6/TNF-α and improvements in VAS/WOMAC. No significant associations were found between confounders and outcomes. Conclusions Joint lavage resulted in marked pain relief and functional improvement while significantly reducing inflammatory markers, cartilage-degrading enzymes, and oxidative stress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».