Opioid‐sparing effects of 10 kHz spinal cord stimulation: a review of clinical evidence
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is a common condition that affects the physical, emotional, and mental well-being of patients and can significantly diminish their quality of life. Due to growing concerns about the substantial risks of long-term opioid use, both governmental agencies and professional societies have recommended prioritizing the use of nonpharmacologic treatments, when suitable, in order to reduce or eliminate the need for opioid use. The use of 10 kHz spinal cord stimulation (10 kHz SCS) is one such nonpharmacologic alternative for the treatment of chronic, intractable pain of the trunk and limbs. This review examines published clinical data regarding the efficacy of 10 kHz SCS for decreasing chronic pain in patients and its potential to reduce or eliminate opioid usage. Multiple prospective and retrospective studies in patients with intractable pain demonstrated that 10 kHz SCS treatment provided ≥50% pain relief in >70% patients after at least 1 year of treatment. Pain relief with 10 kHz SCS therapy ranged from 54% to 87% in the studies. More importantly, the mean daily dose of opioids required by patients in these studies was reduced after 10 kHz SCS treatment, and on average over 60% patients in studies either reduced or eliminated opioids at the last follow-up.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».