Perbandingan Efektivitas Platelet Rich Plasma VS Hypertonic Dextrose Prolotherapy terhadap Perbaikan Klinis Pasien Osteoartritis Genu
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang: Osteoartritis lutut (OA) terutama menyerang orang yang berusia lanjut, menyebabkan degenerasi sendi dan penurunan mobilitas. Meskipun pengobatan saat ini meliputi obat-obatan dan pembedahan, terapi regeneratif seperti Platelet Rich Plasma (PRP) dan Hypertonic Dextrose Prolotherapy (HDP) menawarkan alternatif yang menjanjikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas suntikan PRP dan HDP pada pasien OA lutut, untuk memberikan wawasan tentang pilihan pengobatan yang optimal. Metode: Penelitian analitik eksperimental ini melibatkan dua kelompok partisipan. Kelompok 1 (N=20) menerima suntikan PRP tiga kali di kedua lutut dengan interval empat minggu. Kelompok 2 (N=20) menerima suntikan HDP dengan konsentrasi 20% ke kedua lutut dengan interval yang sama. Numeric Rating Scale (NRS) dan Western Ontario and McMaster University Arthritis Index (WOMAC) dinilai sebelum dan sesudah penyuntikan untuk mengevaluasi perubahan rasa sakit, kekakuan, dan keterbatasan fungsional. Hasil: Suntikan PRP dan HDP secara signifikan mengurangi skor NRS, nyeri, kekakuan, keterbatasan fungsional, dan skor total WOMAC. Pengurangan nyeri, keterbatasan fungsional, dan skor WOMAC total lebih tinggi dengan HDP, sementara PRP lebih efektif dalam mengurangi kekakuan. Nyeri ringan selama injeksi dan pembengkakan lutut dilaporkan oleh beberapa peserta, tetapi tidak ada keluhan sistemik yang dicatat, dan semua efek samping teratasi dalam waktu seminggu. Kesimpulan: Suntikan PRP dan HDP sama efektifnya dalam mengurangi rasa sakit dan kekakuan serta meningkatkan fungsi pada pasien OA lutut. Prosedur ini menawarkan terapi yang menjanjikan, hemat biaya, dan mudah diberikan untuk OA lutut, dengan HDP menjadi pilihan yang lebih hemat biaya dibandingkan dengan PRP. Kata kunci: Osteoartritis, terapi regeneratif, perbandingan
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".