Effects of Adipose-derived Stem Cells in the Treatment of Knee Osteoarthritis: A Case Report in Brazil’s Unified Health System
Bibliographic record
Abstract
A osteoartrite (OA) pode deixar o indivíduo incapacitado para realizar suas atividades da vida diária devido ao quadro álgico. Essa é uma importante questão de saúde pública que se agrava no mundo inteiro e no Brasil, uma vez que a população passa pelo processo de envelhecimento, e isso causa um aumento nos gastos públicos com o acompanhamento e manutenção dos tratamentos que podem perdurar por anos e mesmo assim não serem resolutivos. Assim, torna-se necessária a busca por terapias inovadoras e eficazes que possam reduzir esses custos. Nesse contexto, o presente estudo relata a primeira aplicação de terapia celular com células-tronco mesenquimais do tecido adiposo no tratamento de OA refratária ao tratamento conservador realizada no Sistema Único de Saúde (SUS). Na avaliação, foram usados os instrumentos Escala Visual Analógica (EVA), os questionários de qualidade de vida Short Form Health Survey (SF-36) e Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC), específicos para avaliação da OA, e fez-se uma análise do líquido sinovial (citocinas inflamatórias). A terapia celular melhorou as pontuações noWOMAC, SF-36, e EVA, e reduziu o processo inflamatório. Observou-se redução de 0,73x doTNF, de 0,71x da IL-1b, de 0,68x da IL-8, e de 0,70 x da IL-10. Já para a IL-6, observou-se aumento de 1,48 x. Portanto, considera-se este tipo de terapia celular promissora no auxílio domanejo desta doença, pois melhorou o quadro álgico do paciente, reduziu os marcadores inflamatórios, e possibilitou o retorno às atividades da vida diária, o que resultou em uma melhora de sua qualidade de vida.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".