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Enregistrement W2465945798 · doi:10.1055/s-0036-1583014

Use of Neuropathic Pain Questionnaires in Predicting the Development of Failed Back Surgery Syndrome following Lumbar Discectomy for Radiculopathy

2016· article· en· W2465945798 sur OpenAlexaffabout
Mohammed F. Shamji, Alina Shcharinsky

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuropathic painLumbarDiscectomyPhysical therapySciaticaLogistic regressionSurgeryAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Failed back surgery syndrome has been historically used to describe extremity neuropathic pain in lumbar disease despite structurally corrective spinal surgery. It is unclear whether specific preoperative pain characteristics predict patients prone to such postoperative disabling symptoms. Clinical predictors of patients unlikely to improve following surgical intervention has significant implications on patient selection to undergo spinal surgery. Methods This prospective study analyzed consecutive surgical microdiscectomy patients treated for lumbar degenerative painful radiculopathy. Clinical parameters included general demographics, preoperative and postoperative clinical examination, self-reported pain and disability scores, and neuropathic pain scoring. The neuropathic pain screening tests used in this study were the Douleur Neuropathique 4 (DN4) and Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs (LANSS), with correlation tested using Spearman's correlation coefficient for ordinal score and screen positivity. Multiple logistic regression analysis was used to define predictors of postoperative symptomatology. Results Twelve percent of the 250 surgical radiculopathy patients underoing microdiscectomy experienced persistent postoperative neuropathic pain (PPNP) with only modest if any relief of leg pain. The condition was highly associated with abnormal preoperative screens for neuropathic pain, but not gender, smoking status, or preoperative pain severity (α=0.05). Good correlation was seen between the two screening tests used in this study for both absolute ordinal score (Spearman's ρ=0.84, p < 0.001) and thresholding for terming the patient as having neuropathic pain features (Spearman's ρ=0.48, p < 0.001). Younger age at treatment also correlated with a higher likelihood of developing PPNP ( p = 0.03). With regards to predictive value, the positive and negative predictive values for FBSS are 40% and 97% for the DN4 and 70% and 96% for the LANSS respectively. Conclusion This cohort of surgical patients was evaluated using validated neuropathic pain screening tools to understand the presence of these features among lumbar radiculopathy patients. Good correlation was seen between both DN4 and LANSS screening tools, suggesting that neuropathic pain diagnosis does exist among a surgical cohort of lumbar radiculopathy patients, with further findings that exceeding established threshold values portends worse prognosis for postoperative recovery. These findings will better inform both patient and surgeon with regards to surgical expectations and decision-making for cases where neuropathic pain features exist, and screening for such diagnosis is recommended in a complete evaluation of the spine surgical patient. References Asch HL, Lewis PJ, Moreland DB, et al. Prospective multiple outcomes study of outpatient lumbar microdiscectomy: should 75 to 80% success rates be the norm? J Neurosurg 2002;96(1, Suppl)34–44 Unal-Cevik I, Sarioglu-Ay S, Evcik D. A comparison of the DN4 and LANSS questionnaires in the assessment of neuropathic pain: validity and reliability of the Turkish version of DN4. J Pain 2010;11(11):1129–1135 Voorhies RM, Jiang X, Thomas N. Predicting outcome in the surgical treatment of lumbar radiculopathy using the Pain Drawing Score, McGill Short Form Pain Questionnaire, and risk factors including psychosocial issues and axial joint pain. Spine J 2007;7(5):516–524

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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