Neuromodulation at spinal dorsal root entry zone in the treatment of patients with neurogenic pain
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the efficacy and safety of neuromodulation at spinal dorsal root entry zone (DREZ) in the treatment of patients with neurogenic pain. Methods Sixty patients with neurogenic pain were randomly divided into two groups from January 2015 to February 2016 in Kiang Wu Hospital. Patients received spinal nerve root pulsed radiofrequency treatment in group I. Electrode temperature was set at 42 ℃, pulse interval 40 ms, 120 seconds each treatment cycle for 2 cycles. Patients received neuromodulation at spinal dorsal root entry zone in group Ⅱ, in which the patients were divide into two subgroups, group Ⅱa and Ⅱb, fifteen patients in each group. Fifteen patients were treated with soft electrode in group Ⅱa, wave length 150-500 μs, frequency 40-360 Hz, electric voltage 2-8 V, continuously stimulating for 3 days. Other fifteen patients were treated with hard electrode in group Ⅱb, the parameter setting was the same as that in group I. VAS and short-form McGill pain questionnaire (SF-MPQ) were recorded before the treatment and at 1, 4, 12 weeks after the treatment. Results Compared with pre-treatment, VAS was significantly decreased ateach time point in group I and Ⅱ after the treatment (P 0.05). Compared with group Ⅱb, PRI-S and PRI-A were significantly decreased at 12 weeks after the treatment in group Ⅱa (P<0.05). Conclusion Neuromodulation is safe and effective at spinal dorsal root entry zone in the treatment of patients with neurogenic pain. Key words: Neuralgia; Dorsal root entry zone; Neural regulation; Pulsed radiofrequency treatment
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».