Use of neuropathic pain questionnaires in predicting the development of failed back surgery syndrome following lumbar discectomy for radiculopathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Failed back surgery syndrome (FBSS) describes neuropathic pain that occurs when extremity symptoms in lumbar disease persist despite structurally corrective spinal surgery. It is unclear whether specific preoperative pain characteristics predict patients prone to such postoperative disabling symptoms. Methods: This prospective study analyzed surgical patients with painful radiculopathy secondary to lumbar degenerative disease. Clinical parameters included general demographic information, 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 for ordinal score and screen positivity. Multiple logistic regression analysis defined predictors of postoperative symptomatology. Results: Among 250 surgical radiculopathy patients, 12% were classified with FBSS. The condition was highly associated with abnormal preoperative screens for neuropathic pain, but not gender, smoking status, or preoperative pain severity (multiple logistic regression, α=0.05). Good correlation was seen between the two screening tests used in this study for absolute ordinal score (Spearman’s ρ=0.84, p<0.001) and thresholding for neuropathic pain features (Spearman’s ρ=0.48, p<0.001). Conclusion: Higher neuropathic pain screening scores correlated with likelihood of postoperative leg pain. Further work will develop more accurate prognostication tools for radiculopathy patients undergoing structural spinal surgery.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».