Cooled radiofrequency system relieves chronic knee osteoarthritis pain: the first case-series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis is a frequent cause of chronic knee pain. Therapeutic solutions include intra-articular injections with short-term pain relief and surgical therapy. Radiofrequency (RF) of genicular nerves has been previously reported with varying success. Cooling tissue adjacent to the electrode (cooled RF) increases the radius of lesion. We present here the first retrospective data on pain relief and changes in function after such cooled RF denervation. METHODS: We reviewed the records of nine patients with chronic knee pain who underwent cooled RF of genicular nerves. Visual analogue scale (VAS) and Western Ontario McMaster Universities OA index (WOMAC) were analysed. RESULTS: We observed an improvement in VAS pain scores 2 ± 0.5 at one month, 2.3 ± 0.7 at three months, 2.1 ± 0.5 at six months, and 2.2 ± 0.2 at 12 months after the procedure, and WOMAC score 20 ± 2, at one month, 22 ± 0.5 at three months, 21 ± 1.7 at six months, and 20 ± 1.0 at 12 months. CONCLUSION: The majority of patients with chronic knee pain experienced a clinically relevant degree of pain relief and improved function following cooled RF of genicular nerves at one, three, six and 12 months follow-up.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».