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Enregistrement W4408118250 · doi:10.1080/17460751.2025.2472589

Quality of life changes in patients suffering from knee osteoarthritis treated with bone marrow aspirate concentrate, platelet-rich plasma and hyaluronic acid injections

2025· article· en· W4408118250 sur OpenAlexaboutno aff
Oliver Dulić, Džihan Abazović, Sara Matijevic, Predrag Rašović, Mirko Obradović, Mile Bjelobrk, Milan Tošić, Ivica Lalić, Branko Baljak, Milan Milinkov

Notice bibliographique

RevueRegenerative Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyaluronic acidOsteoarthritisPlatelet-rich plasmaMedicineBone marrow aspirateBone marrowPlateletQuality of life (healthcare)SurgeryInternal medicinePathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to compare the effects of different treatments on quality of life in knee osteoarthritis patients. It focused on three therapies: bone marrow aspirate concentrate (BMAC), platelet-rich plasma (PRP), and hyaluronic acid (HA). METHODOLOGY: The trial was conducted at a single center with 175 patients over a 12-month period with the knee OA, KL grade II-IV. Outcomes were measured using the WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index) and SF-36 scales, which assess physical and emotional well-being. Linear mixed models (LMMs) were used to analyze which treatment had the most positive impact on quality of life. RESULTS: ≤ 0,001). PRP outperformed HA in some aspects, but BMAC consistently led to greater gains. The most notable enhancements were seen in areas like role limitations due to physical health and overall physical functioning. CONCLUSIONS: The study suggested that BMAC treatment may contribute to improved quality of life in patients with knee osteoarthritis, particularly in terms of physical function. The correlation between WOMAC and SF-36 scores supports these findings, indicating a potential role for BMAC in enhancing mobility. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT03825133 (ClinicalTrials.gov).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
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)0,0010,000

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 GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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