Entering the era of living biopharmaceuticals for treating knee osteoarthritis: A systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Knee osteoarthritis (KOA) is a leading cause of arthritis-related morbidity. Mesenchymal stem cells (MSCs), as living biopharmaceuticals, have emerged as a potential treatment option due to their anti-inflammatory and immunomodulatory properties. AIM To compare the safety and efficacy of allogenic MSCs (AlloMSCs) vs autologous MSCs (AutoMSCs) in treating KOA in clinical settings. METHODS We conducted a systematic review and network meta-analysis to compare the safety and efficacy of AlloMSCs vs AutoMSCs in treating KOA. Our systematic search of four databases, including PubMed, Cochrane, Embase, and ClinicalTrials.gov, identified relevant randomized controlled trials (RCTs) reporting MSC-based treatment for KOA and reporting visual analog scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis scores, and adverse events. We assessed the methodological quality of the studies using the Cochrane Collaboration tool and calculated risk ratios (RRs) and weighted mean differences [with 95% confidence intervals (CIs)]. Our statistical analyses used the R-Studio network meta-packages (version 2023.12.0). The study protocol was pre-registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews (ID: CRD42024590866). RESULTS Nineteen RCTs involving 1216 patients with KOA met the inclusion criteria of the study. The network meta-analysis showed that AlloMSCs gave a significant reduction in visual analog scale scores by 14.91 points (95%CI: -24.52 to -5.30) vs 12.95 points with AutoMSCs (95%CI: -24.42 to -1.48). For Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis score, AlloMSCs led to a significant reduction of 23.12 points (95%CI: -31.15 to -15.10) compared with 12.45 points using AutoMSCs (95%CI: -19.31 to -5.59), thus revealing a significant improvement with AlloMSCs (weighted mean difference: -10.62, 95%CI: -21.23 to -0.11). Additionally, AutoMSCs treatment showed a higher risk of joint-related adverse events (RR = 1.39, 95%CI: 1.07-1.79) compared with AlloMSCs (RR = 1.13, 95%CI: 1.01-1.25). CONCLUSION AlloMSCs may offer superior clinical outcomes with a lower risk of adverse events compared with AutoMSCs in the treatment of KOA. However, the need for further RCTs directly comparing the two MSC types is crucial to validate this data, underscoring the importance of our findings in this field.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».