Perbandingan efektivitas terapi injeksi intra-artikular HA, LP-PRP, dan LR-PRP terhadap keluhan nyeri lutut pada osteoarthritis: meta-analysis
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Osteoarthritis dapat mengurangi kualitas hidup seseorang akibat nyeri dan keterbatasan gerak. Pengobatan OA menggunakan obat analgesik dan antiinflamasi berisiko mengakibatkan perdarahan pada lambung. Terapi invasif dengan penyuntikan IA menjadi pilihan yang baik namun karena risiko akibat penyuntikan dan biaya yang cukup mahal sehingga perlu melakukan meta-analisis untuk menentukan mana yang paling efektif mengurangi nyeri pada pasien KOA. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemilihan terapi injeksi intra artikular yang lebih efektif dan tepat dalam memberikan terapi pada pasien KOA. Metode: Pencarian artikel RCT yang menilai efektifitas IA PRP (LP-PRP atau LR-PRP) dengan IA-HA, terhadap nyeri dengan skor Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) sebagai alat ukur, dari Pubmed, Cochrane, Proquest, ScienceDirect, Clinical Key, dan EBSCO host. Artikel dinilai kualitasnya dengan skala JADAD. Lalu yang terpilih akan dilakukan meta analisis. Alur pemilihan artikel akan disajikan dalam PRISMA flow chart. Hasil: Enam penelitian memenuhi kriteria kelayakan yang dipisahkan berdasarkan variabelnya, leukocyte-poor platelet rich plasma dan HA dan leukocyte-rich platelet rich plasma dan HA. Terdapat perbedaan rerata skor WOMAC yang signifikan pada LR-PRP dibandingkan dengan HA (mean difference -5,24) dan LP-PRP dibandingkan dengan HA (mean difference -3,82). Simpulan: Hasil meta-analisis ini dapat disimpulkan bahwa terapi injeksi intra-artikular dengan LR-PRP lebih unggul daripada LP-PRP dan HA pada 6 dan 12 bulan, terutama untuk nyeri lutut simtomatik.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 teacher head, 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".