Percutaneous Peripheral Nerve Stimulation to Control Postoperative Pain, Decrease Opioid Use, and Accelerate Functional Recovery Following Orthopedic Trauma
Notice bibliographique
Résumé
Orthopedic trauma is a significant military problem, causing several of the most disabling conditions with high rates of separation from duty and erosion of military readiness. The objective of this report is to summarize the findings of case series of a non-opioid therapy-percutaneous peripheral nerve stimulation (PNS) - and describe its potential for postoperative analgesia, early opioid cessation, and improved function following orthopedic trauma. Percutaneous PNS has been evaluated for the treatment of multiple types of pain, including two case series on postoperative pain following total knee replacement (n = 10 and 8, respectively) and a case series on postamputation pain (n = 9). The orthopedic trauma induced during TKR is highly representative of multiple types of orthopedic trauma sustained by Service members and frequently produces intense, prolonged postoperative pain and extended opioid use following surgery. Collectively, the results of these three clinical studies demonstrated that percutaneous PNS can provide substantial pain relief, reduce opioid use, and improve function. These outcomes suggest that there is substantial potential for the use of percutaneous PNS following orthopedic trauma.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».