Finding Optimal Neuromodulation for Chronic Pain: Waves, Bursts, and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord stimulation (SCS) has emerged as state-of-the-art evidence-based treatment for chronic intractable pain related to spinal and peripheral nerve disorders. Traditionally delivered as steady-state, paraesthesia-producing electrical stimulation, newer technology has augmented the SCS option and outcome in the last decade. OBJECTIVE: To present an overview of the traditional and newer SCS waveforms. MATERIALS AND METHODS: We present a short literature review of SCS waveforms in reference to newer waveforms and describing paraesthesia-free, high frequency, and burst stimulation methods as well as advances in waveform paradigms and programming modalities. Pertinent literature was reviewed, especially in the context of evolution in the waveforms of SCS and stimulation parameters. RESULTS: Conventional tonic SCS remains one of the most utilized and clinically validated SCS waveforms. Newer waveforms such as burst stimulation, high-frequency stimulation, and the sub-perception SCS have emerged in the last decades with favorable results with no or minimal paraesthesia, including in cases otherwise intractable to conventional tonic SCS. The recent evolution and experience of closed-loop SCS is promising and appealing. The experience and validation of the newer SCS waveforms, however, remain limited but optimistic. CONCLUSIONS: Advances in SCS device technology and waveforms have improved patient outcomes, leading to its increased utilization of SCS for chronic pain. These improvements and the development of closed-loop SCS have been increasingly promising development and foster a clinical translation of improved pain relief as the years of research and clinical study beyond conventional SCS waveform come to fruition.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».