Clinical Outcomes Comparison in Administration of Secretome vs Hyaluronic Acid in Patients with Knee Osteoarthritis Kellgren-Lawrence Grade I-III
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of OA in Indonesia is predicted to reach more than 20% of the population aged over 60 years in 2050, with a high risk of disability. So far, early treatment of osteoarthritis in the form of administering hyaluronic acid has not been completely satisfactory and tends to be progressive until ending in more invasive operative therapy. This study aimed to compare the clinical outcomes between secretome injection and hyaluronic acid in patients with Kellgren-Lawrence grade I-III knee osteoarthritis. Subjects and Method: This was a single-blind experimental study. This study was conducted in the orthopedic polyclinic at General Hospital Prof. Dr. I.G.N.G. Ngoerah Bali. A total sample of 36 knee osteoarthritis patients was selected using permuted block sampling with randomization. The sample was divided into two groups, (1) secretome (intervention group) and (2) hyaluronic acid (control group). The independent variables were secretome injection and hyaluronic acid injection. The dependent variable was pain. Pain was measured using Western Ontario and McMaster University (WOMAC), Knee Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Visual Analog Score (VAS), and Patient-Reported Outcome Measure (PROM). Results: Based on gender, there are more women than men and the right foot is more affected at 58.3%. Functional score parameters in each secretome and hyluronic acid group were compared between the 3rd and 6th months of follow-up. Pain in the hyaluronic acid group was lower than in the secretome group. Conclusion: Hyaluronic acid has better effect in pain reduction than secretome. Further studies could explore the underlying mechanisms and potential long-term effects to better understand these differences in pain outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».