Disease Modifying Drugs in Osteoarthritis: Structural & Symptomatic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This capstone project aimed to evaluate whether proposed disease-modifying osteoarthritis drugs (DMOADs), compared to placebo, can slow or halt structural joint changes and subsequently improve pain and function in adults with osteoarthritis (OA). Methods: A systematic review was conducted using PubMed, Google Scholar, and EBSCO, focusing on studies published since 2019 that evaluated proposed DMOADs (lorecivivint, sprifermin, chondroitin, and glucosamine) versus placebo in adults with clinical or radiographic knee OA. Inclusion required reporting on joint space width (JSW), pain, and/or function. Studies involving pediatric or animal subjects, prior joint surgery, malignancy, and non-placebo comparators, or lacking structural or symptomatic outcomes were excluded. Primary outcomes were JSW or cartilage thickness via X-ray or MRI; secondary outcomes included pain and function scores via Western Ontario Montreal and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores. Results: Sprifermin preserved or increased JSW and cartilage thickness but did not significantly improve pain or function, Lorecivivint demonstrated both structural and symptomatic benefits, though only in a small subgroup with unilateral knee OA. Chondroitin improved pain and function, while glucosamine had a more notable effect on joint structure. However, combined glucosamine-chondroitin therapy showed no benefit on either outcome. Conclusion: No single DMOAD evaluated consistently improved both joint structure and symptoms. These findings highlight the complexity of OA and the need for therapies that align structural modification with clinically meaningful symptom relief. Keywords: osteoarthritis, disease-modifying drugs, joint space narrowing, pain, WOMAC
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».