A Comparison of the Sensitivity of Brush Allodynia and Semmes–Weinstein Monofilament Testing in the Detection of Allodynia Within Regions of Secondary Hyperalgesia in Humans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two of the most common Quantitative Sensory Techniques (QST) employed to detect allodynia include mechanical brush allodynia and Semmes-Weinstein monofilaments. However, their relative sensitivity at detecting allodynia is poorly understood. The purpose of this study was to compare the sensitivity of brush allodynia against Semmes-Weinstein monofilament technique for detecting allodynia within regions of secondary hyperalgesia in humans. METHODS: Twenty subjects (10 males, 10 females; 21.1 ± 0.9 years) were recruited and randomly allocated to allodynia or monofilament groups. Topical capsaicin (Zostrix 0.075%) was applied to a target region defined by C4-C7 dermatomes. Allodynia testing was performed at 0- (baseline) and 10 minutes postcapsaicin. The Semmes-Weinstein group assessed changes in skin sensitivity 8 cm inferior to target region and 2 cm lateral to the spinous process, while brush allodynia was employed to detect the point inferior to the target region where subjects reported changes in skin sensitivity. The distance (cm) from this point to the inferior border of the target region was termed the Allodynia Score. RESULTS: Statistically significant increases in the Allodynia Score were observed at 10 minutes postcapsaicin compared to baseline (P < 0.001). No differences in monofilament scores were observed between 10 minutes postcapsaicin and baseline (P = 0.125). Brush allodynia also demonstrated superior sensitivity, detecting allodynia in 100% of cases compared to 60% in the Semmes-Weinstein group. CONCLUSION: Brush allodynia is more sensitive than Semmes-Weinstein monofilaments for detecting mechanical allodynia in regions of secondary hyperalgesia. Brush allodynia may be preferred over Semmes-Weinstein monofilaments for clinical applications requiring reliable detection of allodynia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».