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Enregistrement W2901905930 · doi:10.22271/ortho.2018.v4.i4g.64

A Comparative study to evaluate the effectiveness of lumbar epidural local anaesthetic injection with or without corticosteroid in managing chronic low back pain

2018· article· en· W2901905930 sur OpenAlexaboutno aff
Sandeep Ingle, Sanjay Bharti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Orthopaedics Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLocal anaestheticAnesthesiaVisual analogue scaleBupivacaineLocal anestheticLumbarAdverse effectEpidural spaceEpidural steroid injectionSurgeryLow back pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim was to compare and evaluate the effectiveness of lumbar epidural local anaesthetic injections with and without corticosteroids in managing low back pain. We studied a 100 patients to assess effectiveness of epidural injections with local anaesthetics (bupivacaine 0.25%) with or without steroids with regards to subjective outcomes as per pain relief by using VAS (visual analogue scale) and McGill Pain Questionnaire and objective outcomes (assessed by Straight Leg Raising test [SLR]) at the same time points - baseline prior to treatment, 3 hours after epidural injection, at 6 weeks, at 3 months. The adverse effects or complications of epidural injection, if any were noted. We concluded that the inclusion of steroids did not provide any additional benefit compared with injection of local anesthetic alone. However epidural steroid should be considered before surgical intervention. After early adequate pain control, rehabilitation can be effective and function can be restored.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,318 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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