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Enregistrement W2807956017 · doi:10.5489/cuaj.5333

Injection therapy for urologic chronic pelvic pain: Lessons learned

2018· review· en· W2807956017 sur OpenAlexaffvenue
J. Curtis Nickel

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelvic painMedicineChronic painPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principlePain is transmitted by afferent nerves from skin, organs, muscle, and other related structures in the lower abdomen and pelvis, while muscle spasm can be maintained by efferent nerves.These nerves are modulated centrally in the nervous system and can become upregulated with subsequent sensitization of the end organ.By injecting the nerves with local anesthetic, we effectively block this process.If we are accurate, the pain resolves, even if temporarily.This fact in itself allows for much better diagnosis of the cause of the patient's pain.However, a phenomenon that can occur by temporarily breaking this pain cycle is that when the pain returns, it may not be as severe as it was before the injection.With repeated injections, we may be able to downregulate or desensitize the chronic pain cycle.While this is a very gross simplification of what we are trying to accomplish, it is the explanation that I provide to all my patients.And they understand the rationale and are willing to give it a try.For practical purposes, my first injection therapy will be a test, at trial to see if the pain resolves.For this first test, I will use half lidocaine 2% and half bupivacaine (0.25%).If that is successful in ameliorating the pain to the patient's satisfaction, I will offer repeat injections (weekly if possible, but sometimes biweekly) with 0.25% bupivacaine.Table 1 outlines my maximum doses per injection session.I only use a steroid (cortisone or triamcionolone) if I believe that I am dealing with an inflammatory condition and/or nerve entrapment syndrome.Once we start to see success, I space out the injections to monthly and then only as required by the patient.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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