Intra-articular Hyaluronic Acid Injections May Be Beneficial in Patients with Less Advanced Knee Osteoarthritis: A Systematic Review of Randomised Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis is a degenerative joint disease that impairs quality of life. Hyaluronic acid (HA) injections are used to restore synovial fluid viscosity and improve joint function. OBJECTIVES: The present systematic review investigated the prognostic factors influencing the effect of intra-articular HA injections for knee osteoarthritis (OA). The endpoint of interest was whether patient characteristics and molecular weight of the HA influence patient-reported outcome measures (PROMs) at different follow-ups. METHODS: This study was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: the 2020 PRISMA statement. All randomised controlled trials (RCTs) investigating the efficacy of intra-articular HA injections in the knee were accessed. Data concerning the visual analogue scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) and Lequesne scales were collected at baseline and the last follow-up. OA was scored using the Kellgren-Lawrence (KL) classification. The endpoint of interest was whether patient characteristics and the molecular weight of HA influence clinical outcomes. RESULTS: . CONCLUSIONS: HA injections lead to an initial worsening of symptoms; however, patients with early stage osteoarthritis, particularly older women, may experience significant long-term improvements. Further research should standardise treatment protocols and investigate the role of HA molecular weight in optimising outcomes.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».