Impact of Wait times on Spinal Cord Stimulation Therapy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Presently, the long-term success rate of spinal cord stimulation (SCS) ranges from 47% to 74%. SCS efficacy is inversely proportional to the passage of time between development of chronic pain syndrome and time of implantation. To improve outcomes, implantation should be performed early. This study identifies sources of delay and offers suggestions for improvement. METHODS: A retrospective analysis of 437 SCS patients examines delays to accessing SCS at various points in the referral stream, from initial diagnosis, family physician, and various specialist treatments, to implantation. Analysis of variance evaluated the effect of age, sex, treating specialty, and their interactions on implantation delay. A multiple linear regression model was developed to assess factors contributing to implantation delay. RESULTS: From time of onset of chronic pain to implantation, patients endured a delay of 65.4 ± 2.04 months. Initial physician contact occurred at a mean of 3.4 ± 0.12 months after development of pain syndrome. Family physicians managed cases for 11.9 ± 0.45 months and various specialists for an additional 39.8 ± 1.22 months. Neurosurgeons were quickest to refer to an implant physician (average wait-time 32.28 ± 2.64 months), while orthopedic surgeons and nonimplanting anesthesiologists took the longest, contributing to wait times of 51.60 ± 5.04 months and 58.08 ± 5.76 months, respectively. Once the decision for implantation was made, the implanting physician required 3.31 ± 0.09 months to organize the procedure. A gradual decline in wait times was observed from 1980 to present. CONCLUSION: To improve SCS success rates, physicians involved in the treatment for chronic pain should refer these cases early to an implant physician once failure of medical management becomes apparent.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».