Plasma rico en plaquetas versus proloterapia para el manejo del dolor en la osteoartrosis de la rodilla
Bibliographic record
Abstract
La investigación planteó como objetivo determinar la efectividad entre las infiltraciones articulares con plasma rico en plaquetas vs proloterapia con solución hipertónica de dextrosa al 50% + anestésico local: lidocaína al 1%, como estrategia para el manejo del dolor en pacientes con Osteoartrosis de rodilla, Instituto Autónomo Hospital Universitario de Los Andes, enero 2022 a marzo 2023. Método: estudio clínico experimental tipo ensayo terapéutico con dos grupos de estudio. Muestra de 74 casos que cumplieron con los criterios de inclusión, divididos en dos grupos, PRP (30 casos) y PRL (44 casos). Resultados: femenino (67,7%), edad (62,03 ± 11,016 años), IMC normal (43,5%), sobrepeso (37,1%) y obesidad (19,4%). 67,7% indicó alguna comorbilidad, siendo las más frecuentes HTA (50,0%). 77,9% asistieron a fisioterapia. 87,8% se encontraron según la escala de Kellgren y Lawrence en artrosis grado I a III y 12,2% grado IV. Se determinó p<0,05 entre el antes y después de cada tratamiento, específicamente entre la valoración del dolor según la Escala Analógica Visual (EVA) y la evaluación de la capacidad funcional según el cuestionario del Western Ontario Mc Master Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) entre los resultados del ingreso y del egreso. No se obtuvieron diferencias estadísticas entre los resultados de ambos grupos de tratamientos. Conclusiones: se determinó que ambos tratamientos fueron efectivos en el manejo del dolor en la artrosis de rodilla, encontrándose un promedio tres veces menos en el grado de dolor según EVA y mejoría del WOMAC en comparación con la evaluación inicial.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".