Сравнительная эффективность инъекций гиалуроновой кислоты для лечения остеоартрита коленного сустава

Остеоартрит (ОА) представляет собой дегенеративное заболевание суставов, при котором наблюдается дисбаланс между разрушением и восстановлением суставной ткани. Для лечения ОА коленного сустава используются внутрисуставные инъекции гиалуроновой кислоты (ГК). Объединенные оценки рандомизированных клинических испытаний в различных метаанализах не имеют последовательных выводов: некоторые делают вывод об отсутствии пользы, в то время как другие делают вывод о небольшой пользе (уменьшение боли или улучшение повседневного функционирования) по сравнению с общей пользой (облегчение боли, а также улучшение повседневного функционирования). .Различия в выводах обусловлены неоднородностью методологии клинических испытаний, включенных в эти метаанализы, а также различиями в интерпретации клинических данных. Кроме того, большинство испытаний (63%), оценивающих эффективность ГК, являются финансируется промышленностью, что вызывает обеспокоенность по поводу предвзятости публикаций. Кроме того, хотя данные в пользу использования инъекций ГК ограничены, эти инъекции по-прежнему занимают значительную долю рынка с годовым объемом продаж 725 миллионов долларов в год. Учитывая большие суммы, потраченные на вмешательство, важна оценка его эффективности в реальных условиях. В настоящее время имеются ограниченные и неубедительные данные, подтверждающие использование инъекций ГК для лечения ОА коленного сустава. Основной целью настоящего исследования является оценка эффективности инъекций ГК при лечении ОА коленного сустава. В частности, исследователи будут сравнивать риск любого хирургического вмешательства на колене в качестве основного исхода среди пациентов с остеоартрозом коленного сустава, которые подвергались инъекциям ГК, с теми, кто не подвергался инъекциям ГК (не применяющие ГК), и теми, кто подвергался воздействию инъекций ГК. внутрисуставные инъекции кортикостероидов (КС). Три отдельных определения результатов, которые включают: i) комбинированный показатель хирургического результата (включает полную замену коленного сустава, частичную замену коленного сустава, артроскопические процедуры, остеотомию и свободно плавающие интерпозиционные устройства), ii) только полную и частичную замену коленного сустава и iii) тотальную замену коленного сустава. замена коленного сустава (TKR) будет использоваться только для сравнения эффективности пользователей HA с теми, кто не использует HA, и пользователями CS.

Это исследование будет проводиться с участием пациентов с остеоартрозом коленного сустава в возрасте 40 лет и старше, согласно данным заявок Lifelink Plus (2006–2015 гг.). Будут выявлены пациенты с остеоартрозом коленного сустава, посещенные специалистом и недавняя история приема лекарств, используемых для обезболивания (прокси для умеренной или сильной боли). Пациенты будут разделены на 3 группы: 1) пользователи ГК, 2) пользователи КС и 3) лица, не принимающие ГК, в зависимости от воздействия/не воздействия этих вмешательств в течение первых 90 дней после посещения специалиста. Пользователи HA будут сопоставлены отдельно с двумя группами сравнения (пользователи CS и не пользователи HA) с использованием подхода сопоставления показателей склонности, чтобы уменьшить дисбаланс между группой вмешательства и группой сравнения. Пользователи HA будут сопоставлены отдельно с каждой группой сравнения (соотношение 1:1) с использованием подхода жадного сопоставления в рамках предварительно определенного калибра (0,2 объединенного стандартного отклонения логита PS). Модели Кокса будут использоваться для сравнения риска 1) любых хирургических вмешательств на колене, 2) только TKR и частичной замены коленного сустава и 3) только TKR среди пользователей HA и групп сравнения. Для обоих сравнений исследователи будут использовать четыре подхода для сравнения риска каждой меры результата: 1) нескорректированный двумерный анализ, 2) скорректированный многомерный анализ, 3) выборка с сопоставлением показателей склонности и 4) взвешивание обратной вероятности (IPW) с использованием показателя склонности.