Predicting Long-Term Benefits of Micro-Fragmented Adipose Tissue Therapy in Knee Osteoarthritis: Three-Year Follow-Up on Pain Relief and Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aims to assess the clinical efficacy of micro-fragmented adipose tissue (MFAT) therapy over three years in patients with KOA and to determine whether short-term improvements at three months can forecast long-term outcomes. Methods: A retrospective, observational study was conducted on 335 patients diagnosed with KOA who received a single MFAT injection. The patients were followed up at 3 months, 6 months, 1 year, 2 years, and 3 years, with assessments using the Visual Analog Scale (VAS), Oxford Knee Score (OKS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS). Statistical analysis was performed to assess the differences in preoperative and postoperative scores (VAS, OKS, WOMAC, KOOS) to evaluate the predictive role of 3-month score changes on long-term clinical outcomes. Results: All measured scores (VAS, OKS, WOMAC, KOOS) showed significant improvement at 3 months, with sustained improvements through 3 years (p < 0.001). Early score changes at 3 months were significantly associated with improved clinical outcomes at 1, 2, and 3 years (p < 0.05). Logistic regression confirmed early post-treatment improvements as independent predictors of long-term benefit, except for the VAS score at 3 years (p = 0.098). A comparative analysis between completers and dropouts showed no baseline differences; however, significant outcome differences emerged at later follow-up points. Due to insufficient data at the 3-year mark among dropouts, statistical comparisons were not possible for that time point. Conclusions: MFAT treatment was associated with consistent symptomatic improvement in patients with KOA, and early clinical response at 3 months served as a reliable predictor of long-term pain and function outcomes. While this study focused on patient-reported symptom relief and not structural regeneration, the results support MFAT as a minimally invasive option for symptom management. Early post-treatment response may serve as a useful tool for clinicians to predict long-term therapeutic success and personalize treatment strategies for KOA patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».