A comprehensive evaluation and meta-analysis of the efficacy of autologous conditioned serum vs platelet-rich plasma in knee osteoarthritis treatment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Knee osteoarthritis (OA) is an advanced, degenerative condition of the joint that impairs movement and quality of life. The pathologic process of OA is multifaceted, and while traditional interventions offer only symptom relief, novel approaches, such as autologous conditioned serum (ACS) and platelet-rich plasma (PRP) therapy, are showing greater promise. MATERIAL AND METHODS: This systematic review and meta-analysis were conducted in accordance with the PRISMA guidelines and Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. The primary outcomes were changes in pain intensity (Visual Analog Scale, VAS) and functional status (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index - WOMAC). RESULTS: Relief from pain in the long term was greater with ACS than the PRP group, with better VAS score improvements at three months (p<0.001), six months (p=0.03), and the 24-month mark (p<0.001). WOMAC score evaluations demonstrated ACS had significant differences for functional recovery, along with sustained functional improvement at three months (p<0.001) and six months (p<0.001). CONCLUSIONS: The results obtained indicate that some patients with knee OA can obtain sustained relief from pain and improve function more than one year after treatment with anti-inflammatory ACS. Sustained pain relief and functional recovery are also likely due to regulatory mechanisms on inflammation and homeostasis of the joint. This meta-analysis indicates that ACS is more effective than PRP in relieving pain and improving joint function in knee OA. Further studies should be directed towards standardization of protocols, determining the cost, and looking at other outcomes over longer periods to better understand the benefits and refine the clinical use.
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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) | 0,001 | 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 ».