Is Platelet-Rich Plasma Effective in Enhancing Spinal Fusion? Systematic Overview of Overlapping Meta-Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Study Design:Systematic review.Objectives:We performed this systematic overview on overlapping meta-analyses that analyzed the role of platelet-rich plasma(PRP) in enhancing spinal fusion and identify which study provides the current best evidence on the topic and generate recommendations for the same.Materials and Methods:We conducted independent and duplicate electronic database searches in PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Database of Abstracts of Reviews of Effects till October-2020 for meta-analyses that analyzed the role of PRP in spinal fusion procedures. Methodological quality assessment was made using Oxford Levels of Evidence, AMSTAR scoring, and AMSTAR 2 grades. We then utilized the Jadad decision algorithm to identify the study with highest quality to represent the current best evidence to generate recommendations.Results:3 meta-analyses fulfilling the eligibility criteria were included. The AMSTAR scores of included studies varied from 5-8(mean:6.3) and all included studies had critically low reliability in their summary of results due to their methodological flaws according to AMSTAR 2 grades. The current best evidence showed that utilization of PRP was not associated with significant improvement in patient-reported outcomes such as Visual Analog Score for pain compared to the standard fusion procedure. Moreover, PRP was found to be associated with lower fusion rates.Conclusion:Based on this systematic overview, the effectiveness of PRP as a biological agent in augmenting spinal fusion is limited. Current evidence does not support the use of PRP as an adjuvant to enhance spinal fusion.
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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 | 0,030 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».