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Enregistrement W1975445369 · doi:10.1111/papr.12172

An Algorithmic Programming Approach for Back Pain Symptoms in Failed Back Surgery Syndrome Using Spinal Cord Stimulation with a Multicolumn Surgically Implanted Epidural Lead: A Multicenter International Prospective Study

2014· article· en· W1975445369 sur OpenAlexaffabout
Philippe Rigoard, Line Jacques, Alexandre Delmotte, Katherine Poon, Russell Munson, O. Monlezun, Manuel Roulaud, A. Prévost, F. Guetarni, B. Bataille, Krishna Kumar

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFailed back surgerySpinal cord stimulationSpinal cord stimulatorObservational studyBack painLow back painSurgeryClinical trialProspective cohort studyMulticenter studyStimulationAnesthesiaPhysical therapyRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Many studies have demonstrated the efficacy and the medical/economic value of epidural spinal cord stimulation for the treatment of "failed back surgery syndrome" (FBSS). However, the back pain component of FBSS has been recalcitrant. Recent clinical trials have suggested that multicolumn surgically implanted leads combined with enhanced programming capabilities in the newer implantable pulse generators demonstrate the ability to treat the back pain component of FBSS. The objective of our present international multicentre study is to prospectively evaluate these findings in a larger population. METHODS: We conducted a prospective, nonrandomized, observational study on 76 patients with refractory FBSS, consecutively implanted with multicolumn spinal cord stimulation (SCS) between 2008 and 2011 in three neurosurgical pain management centers (Poitiers, France; Montréal, Canada; and Regina, Canada). The primary objective of this study was to prospectively analyze the effect of multicolumn lead programming on paresthesia coverage for the back pain region in these patients. The secondary objective was to assess the analgesic efficacy of this technique on the global and back pain components. RESULTS: Paresthesia could be induced in the lower extremities in the majority of patients with at least one of the configurations tested. Bilateral low back paresthesia was induced in 53.5% of patients, while unilateral low back paresthesia was induced in 78.9% of patients. Multicolumn configurations were statistically more effective than monocolumn configurations for all anatomic regions studied. At 6 months, 75.4% of patients receiving multicolumn stimulation (n = 57) obtained at least a 30% improvement of the back pain VAS score, while 42.1% of patients obtained at least a 50% improvement of the back pain VAS score. CONCLUSION: This study confirms the hypothesis that multicolumn SCS should be considered as an important tool in the treatment of radicular and axial pain in FBSS patients. The efficacy of this modality is based on a rigorous patient selection process, access to new generation lead technologies, but most importantly an algorithmic programming approach for optimal stimulation and electrical field shaping. With over 40 million potential programming combinations associated with 16 contact leads to achieve paresthesia coverage, optimal stimulation is often missed as either the patient or the clinician become exhausted or overwhelmed during the course of therapy programming and optimization session.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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