A scoping review of current non-pharmacological treatment modalities for phantom limb pain in limb amputees
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Phantom limb pain (PLP) is a chronic neuropathic pain condition of a missing limb following amputation. Pain management is multi-modal, including various non-pharmacological therapies. The purpose of this scoping review was to investigate the evidence surrounding current non-pharmacological treatment modalities for PLP and provide insight into their clinical feasibility. METHOD: A systematic search was conducted using four databases (Medline, Embase, PsychInfo, and CINAHL) following the PRISMA-ScR method. Results from papers meeting the inclusion criteria were charted to summarize findings, demographics, and use of neuroimaging. RESULTS: A total of 3387 papers were identified, and full texts of 142 eligible papers were assessed. Eleven treatment modalities for PLP were identified with varying levels of evidence. Overall, there were 25 RCTs, 58 case reports, and 59 a combination of pilot, quasi-experimental, observational, and other study designs. CONCLUSIONS: Currently, the evidence surrounding most treatment modalities is limited and only a fraction of studies are supported by strong evidence. The findings of this review demonstrated a clear need to conduct more rigorous research with diverse study designs to better understand which modalities provide the most benefit and to incorporate neuroimaging to better determine the neural correlates of PLP and mechanisms of various treatments.Implications for RehabilitationPhantom limb pain (PLP) is a prevalent and debilitating condition following amputation and health care professionals should incorporate an evidence-based pain management protocol into their rehabilitation program.There exist a number of different non-pharmacological therapies to address PLP, however the scientific rigor and levels of evidence vary across modalities.Prescription of interventions for PLP should consider individual patient differences, accessibility to the patient, and quite possibly, a multi-modal approach, particularly for those who also experience residual limb pain.Imagery-based therapies provide the highest level of current evidence based on robust and large randomized control trials, are readily accessible, and are thus most recommended for relief of PLP.
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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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».