Mesenchymal stem cells therapy for the treatment of non-union fractures: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This meta-analysis aimed to pool the existing evidence to determine the clinical efficacy and safety of mesenchymal stem cells (MSC) in patients with non-unions. METHODS: A systematic search in PubMed and Scopus was performed until October 2024 to gather pertinent studies. The inclusion criteria included participants with non-unions, the intervention of MSC administration, a comparator of standard treatment (bone graft), and outcomes focused on healing rate, healing time, or side effects. The Jadad score Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias in randomized and non-randomized studies, respectively. Moreover, GRADE criteria were used to assess the quality of evidence. Using a random effects model, odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated for healing and complication rates, while standardized mean differences (SMD) with their 95% CIs were used to assess the impact of MSC therapy on bone union time. RESULTS: Twenty-one studies, with 866 patients, were included. The bone healing rates were 44% at 3 months, 73% at 6 months, 90% at 9 months, and 86% at 12 months, eventually reaching 91% after 12 months of follow-up. MSC therapy, with or without scaffolds, was linked to higher odds of bone healing rate at 3 and 6 months, compared to bone grafts as the standard care (OR = 1.69). The time to union following the treatment was 6.30 months (95%CI: 86-96%), with patients treated with MSC/Scaffold experiencing a shorter time compared to MSC alone (5.85 vs. 6.36 months). MSC therapy significantly decreased bone union time (SMD:-0.54 months, 95% CI: -0.75 to -0.33). The complication rate was 1% (MSC/Scaffold: 0%, MSC alone: 2%), with MSC alone or MSC/Scaffold showing a lower risk than the standard care (OR = 0.41, 95% CI: 0.22-0.78). CONCLUSION: MSC is a potential adjunct therapy for patients with non-union fractures. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».