Efektivitas Terapi Adjuvan Injeksi Platelet-Rich Plasma pada Osteoarthritis Sendi Lutut yang mendapatkan NSAIDs
Notice bibliographique
Résumé
Osteoartritis (OA) memengaruhi 303 juta orang di dunia dan menjadi salah satu masalah kesehatan yang harus diwaspadai. Terapi penyembuhan OA secara total belum ada. Platelet-rich plasma (PRP) saat ini menjadi target peneliti untuk penanganan pasien OA. Tujuan: Mengetahui efektivitas terapi adjuvan injeksi PRP pada pasien OA sendi lutut yang mendapatkan NSAIDs. Metode: Studi observasional dengan pendekatan cohort retrospektif dilakukan pada pasien osteoartritis sendi lutut di Rumah Sakit Jember Klinik dan Rumah Sakit Daerah Balung. Jumlah sampel yang didapatkan sebanyak 16 pasien. Penelitian ini membandingkan terapi non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAID) tunggal dan NSAID dengan adjuvan PRP. Evaluasi terapi dengan menilai perubahan derajat keparahan gambaran klinis menggunakan kuesioner Western Ontario and Mcmaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Uji Fisher’s exact digunakan untuk membandingkan efektivitas terapi. Hasil: terdapat perubahan derajat keparahan gambaran klinis dari 16 sampel pasien. Sebanyak 11 pasien mengalami penurunan derajat keparahan gambaran klinis, dengan rincian 8 pasien (72,7%) dari kelompok terapi NSAIDs dengan adjuvan PRP dan 3 pasien (27,3%) dari kelompok pasien OA yang mendapatkan NSAIDs tanpa adjuvan PRP. Simpulan: Terapi adjuvan injeksi PRP pada pasien OA yang mendapatkan NSAIDs lebih efektif memperbaiki derajat keparahan gambaran klinis penyakit dibandingkan dengan pasien OA yang mendapatkan NSAIDs tanpa adjuvan injeksi PRP.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».