A Literature Review of Dorsal Root Entry Zone Complex (DREZC) Lesions: Integration of Translational Data for an Evolution to More Accurate Nomenclature
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this translational review was to provide evidence to support the natural evolution of the nomenclature of neuromodulatory and neuroablative radiofrequency lesions for pain management from lesions of individualized components of the linear dorsal afferent pathway to "Dorsal Root Entry Zone Complex (DREZC) lesions." Literature review was performed to collate anatomic and procedural data and correlate these data to clinical outcomes. There is ample evidence that the individual components of the DREZC (the dorsal rami and its branches, the dorsal root ganglia, the dorsal rootlets, and the dorsal root entry zone) vary dramatically between vertebral levels and individual patients. Procedurally, fluoroscopy, the most commonly utilized technology is a 2-dimensional x-ray-based technology without the ability to accurately locate any one component of the DREZC dorsal afferent pathway, which results in clinical inaccuracies when naming each lesion. Despite the inherent anatomic variability and these procedural limitations, the expected poor clinical outcomes that might follow such nomenclature inaccuracies have not been shown to be prominent, likely because these are all lesions of the same anatomically linear sensory pathway, the DREZC, whereby a lesion in any one part of the pathway would be expected to interrupt sensory transmission of pain to all subsequent more proximal segments. Given that the common clinically available tools (fluoroscopy) are inaccurate to localize each component of the DREZC, it would be inappropriate to continue to erroneously refer to these lesions as lesions of individual components, when the more accurate "DREZC lesions" designation can be utilized. Hence, to avoid inaccuracies in nomenclature and until more accurate imaging technology is commonly utilized, the evidence herein supports the proposed change to this more sensitive and inclusive nomenclature, "DREZC lesions."
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».