<p>Genicular Nerve Pulsed Dose Radiofrequency (PDRF) Compared to Intra-Articular and Genicular Nerve PDRF in Knee Osteoarthritis Pain: A Propensity Score-Matched Analysis</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic knee osteoarthritic (OA) pain is a common and debilitating complaint in elderly patients. Despite numerous pharmaceutical options, the majority of patients still experience long-term pain. Genicular nerve (GN) radiofrequency has become increasingly popular as a treatment for knee pain. This retrospective study aimed to evaluate the effects of pulse dose radiofrequency (PDRF) in patients with chronic knee OA pain. PATIENTS AND METHODS: Propensity score matching analysis was performed in a retrospective cohort of 78 patients with moderate-severe knee OA pain unresponsive to conservative treatment who underwent PDRF GN or intra-articular (IA) and PDRF GN. Pain relief was measured using the numeric rating scale (NRS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and Patient Global Impression of Change (PGIC) at 3 and 6 months post-intervention. RESULTS: A significant reduction in NRS scores was reported at 3 (p<0.001) and 6 months (p<0.001) after PDRF in both groups. NRS was lower in PDRF IA + GN than PDRF GN (p<0.0001). WOMAC pain was significantly reduced at 3 months in PDRF IA + GN group (baseline: 10.12±3.14, 3 months: 6.25±2.44, p=0.0001). WOMAC stiffness and function were improved only at 3 months in PDRF IA + GN compared to baseline (p=0.007 and p=0.006, respectively). A longer period of pain relief was reported after PDRF IA + GN (6.75±2.42 months) compared to PDRF GN (4.31±2.85 months, p<0.001) in association with higher PGIC scores. CONCLUSION: This is the first study that compared two different PDRF techniques. PDRF GN and PDRF IA + GN were both effective in reducing pain at 3 and 6 months follow-up. However, only PDRF IA + GN was able to improve WOMAC scores at 3 months after the treatment with a longer period of efficacy compared to PDRF GN alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».