Treatment of Chronic Low Back Pain With Successive Injections of Botulinum Toxin A Over 6 Months
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the effects of two successive neurotoxin treatments for chronic low back pain using multiple pain rating scales in an open-label, prospective study. METHODS: Adult patients with chronic low back pain received multiple paraspinal muscle injections with a maximum dosing of 500 units of botulinum A toxin per session. Those with a beneficial clinical response received a second treatment at 4 months. Pain was assessed by visual analog scale (VAS), modified low back pain questionnaire (OLBPQ), and a clinical low back pain questionnaire (CLBPQ) at baseline, 3 weeks, 2 months, 4 months, and 6 months after the first treatment. RESULTS: Eighteen women and 42 men, ages 21 to 79 years (mean 46.6 years), with low back pain of a mean duration of 9.1 years were included. Significant improvement in back and radicular pain occurred at 3 weeks in 60% and at 2 months in 58% of the cohort. Beneficial clinical response to the first injection predicted response to reinjection in 94%. A significant minority of patients had a sustained beneficial effect from the first injection at 4 (16.6%) and 6 months (8.3%). Two patients had a transient flu-like reaction after the initial treatment. CONCLUSIONS: Botulinum toxin A improves refractory chronic low back pain with a low incidence of side effects. The beneficial clinical response is sustained with a second treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».