Plasma rico en plaquetas versus proloterapia para el manejo del dolor en la osteoartrosis de la rodilla
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the research was to determine the effectiveness between joint infiltrations with platelet-rich plasma vs. prolotherapy with hypertonic 50% dextrose solution + local anesthetic: 1% lidocaine, as a strategy for pain management in patients with knee osteoarthritis, Instituto Autónomo Hospital Universitario de Los Andes, January 2022 to March 2023. Method: experimental clinical study type therapeutic trial with two study groups. Sample of 74 cases that met the inclusion criteria, divided into two groups, PRP (30 cases) and PRL (44 cases). Results: female (67.7%), age (62.03 ± 11,016 years), normal BMI (43.5%), overweight (37.1%) and obesity (19.4%). 67.7% indicated some comorbidity, the most frequent being HTN (50.0%). 77.9% attended physical therapy. According to the Kellgren and Lawrence scale, 87.8% were found to have grade I to III osteoarthritis and 12.2% were grade IV. P<0.05 are considered between before and after each treatment, specifically between the assessment of pain according to the Visual Analogue Scale (VAS) and the evaluation of functional capacity according to the Western Ontario Mc Master Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire between the income and discharge results. No statistical differences were obtained between the results of both treatment groups. Conclusions: it was determined that both treatments were effective in managing pain in knee osteoarthritis, finding an average three times less in the degree of pain according to VAS and improvement in the WOMAC compared to the initial evaluation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».