Role and Effectiveness of Intra-Articular Injection of Hyaluronic Acid in the Treatment of Knee Osteoarthritis: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intra-articular injection of hyaluronic acid (IAHA) is a widely utilized therapeutic approach for knee osteoarthritis, although its efficacy remains a topic of debate. Aim and Objective: This prospective study aimed to evaluate the effectiveness and safety of IAHA therapy in patients with knee osteoarthritis. Materials and Methods: Thirty patients with knee osteoarthritis were treated with three IAHA injections over one year. Pain severity was assessed using the Visual Analog Scale (VAS), while knee function was evaluated using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). A radiographic evaluation was performed to monitor disease progression. Adverse events were documented throughout the study period. Subgroup analyses were conducted based on demographic and clinical characteristics. Results: Following IAHA therapy, a significant reduction in knee pain severity was observed, with the mean VAS score decreasing from 7.2 ± 1.5 at baseline to 3.4 ± 1.2 at six months post-treatment (p < 0.001). Similarly, knee function improved significantly, as evidenced by a decrease in the mean WOMAC score from 45.6 ± 9.8 to 22.3 ± 6.7 (p < 0.001). Radiographic evaluation revealed no significant disease progression. Transient local reactions at the injection site were reported in 16.7% of patients, but no serious adverse events were documented. Subgroup analyses did not identify significant variations in treatment response based on age, gender, disease severity, or comorbidity profiles. Conclusion: Intra-articular injection of hyaluronic acid effectively reduced pain and improved knee function in patients with knee osteoarthritis, with a favorable safety profile and no evidence of disease progression on radiographic evaluation. These findings support the continued use of IAHA therapy as a viable treatment option for knee osteoarthritis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».