Platelet-rich plasma and dextrose prolotherapy in osteoarthritis knee
Notice bibliographique
Résumé
Background: A prevalent but little-understood ailment is osteoarthritis (OA) knee. It is a typical issue in daily practice. Due to the non-reversible pathophysiology of OA, treating OA knee is difficult, and physical therapy is the cornerstone of treatment. In the literature that is currently available, no crystal-clear management protocol is given. In this modest endeavor, the role of injections of Dextrose Prolotherapy (PRL) and platelet-rich plasma (PRP) in OA of the knee joint is evaluated. Aims and Objectives: The current study was designed to establish, the role of injections of Dextrose PRL and PRP in OA of the knee joint. Materials and Methods: The total study size consisted of 99 participants who were split into three groups at random: PRP+Physical Therapy (Group A, 33 participants), Dextrose PRL+Physical Therapy (Group B, 33 participants), and Physical Therapy alone (Group C, 33 Participants). The Western Ontario McMasters University OA index (WOMAC) and knee pain scale composite score were used to assess the primary end measure, which was the change in knee-related quality of life and pain. Results: There were no significant differences in Group A’s (66.58), Group B’s (63.06), and Group C’s (64.48) baseline WOMAC scores in our study (F=1.189, P=0.3090). Group A had the lowest WOMAC score at 6 months (50.48), followed by Group B (53.70) and Group C (59.27), indicating that the effects of the treatment varied (F=7.591, P=0.0009*). The highest improvement was seen in Group A from 3 to 6 months (6.70–12.09), with substantial intergroup differences (F=81.11 at 3 months, F=154.6 at 6 months; both P<0.0001). Conclusion: Two promising treatments for knee OA are PRP and dextrose PRL. This study demonstrates that Platelet-rich plasma (PRP) and dextrose prolotherapy (PRL) offer promising, non-surgical treatments for knee osteoarthritis, alleviating symptoms and enhancing quality of life without lengthy drug regimens.
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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) | 0,000 | 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 ».