Spinal Cord Stimulation for the Treatment of Chronic Pain Reduces Opioid Use and Results in Superior Clinical Outcomes When Used Without Opioids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain causes a significant burden to the US health care system, is difficult to treat, and remains a significant contributor to increased opioid use in the United States. Spinal cord stimulation (SCS) has been FDA approved for the treatment of chronic pain. OBJECTIVE: To evaluate the hypothesis that SCS reduces opioid use, and alone maintains clinical outcome measures of pain and psychosocial determinants of health. METHODS: In this prospective cohort study, we evaluated 86 patients undergoing SCS surgery for the treatment of chronic pain between September 2012 and August 2015. Preoperatively and postoperatively, patients completed the Numerical Rating Scale (NRS), McGill Pain Questionnaire (MPQ), Pain Catastrophizing Scale (PCS), Oswestry Disability Index (ODI), and Beck's Depression Inventory (BDI). VAS scores were retrospectively analyzed. RESULTS: Fifty-three patients used opioids before SCS implantation. The 33 nonusers had lower mean VAS, NRS, and ODI scores than both opioid groups at 1 yr and improved significantly at 1 yr on the VAS (P < .001), NRS (P < .001), MPQ (P = .002), PCS (P < .001), BDI (P = .04), and ODI (P = .002). After surgery, 41.5% remained opioids and 58.5% reduced/eliminated use. Discontinued (n = 29) or reduced (n = 2) use resulted in VAS, NRS, total MPQ, and ODI score reduction (P < .001, P = .002, P = .002, and P = .009 respectively). At 1 yr, survey scores in opioid users were unchanged. There was no difference between groups in revision or failure rates. CONCLUSION: Sixty-four percent of patients who were using opioids prior to SCS reduced (n = 2) or eliminated opioid use (n = 29) at 1 yr postoperatively. Patients who eliminated opioid use or never used opioids had superior clinical outcomes to those who continued use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».