Bipolar Radiofrequency Neurotomy of the Genicular Nerves for Chronic Pain Due to Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current treatments for chronic knee osteoarthritis (OA), a disabling and costly healthcare condition in the United States, vary in their level of supporting evidence. Although total knee replacement is one of the best-supported interventions, its associated risks should not be taken lightly, especially in older patients with comorbidities. Genicular nerve block with subsequent genicular nerve radiofrequency neurotomy (GN-RFN) has emerged as a promising intervention for refractory pain in knee OA. Purposes/Questions: We sought to assess the pain and functional outcomes of genicular nerve bipolar radiofrequency neurotomy (B-RFN) for the treatment of chronic pain due to knee OA. Methods: A total of 21 patients who underwent unilateral genicular nerve B-RFN after positive diagnostic genicular nerve block (50% or greater pain relief) treated between July 2018 to December 2018 were included. Pain numeric rating scale (NRS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores were collected at baseline, 3 months, and 6 months post-B-RFN. Changes at each time point were compared to baseline scores using paired sample t tests. Results: At 3 months, 62% of patients had a greater than 50% improvement in NRS scores and 57% of patients had a greater than 50% improvement in WOMAC scores. At 6 months, 81% of patients had a greater than 50% improvement in NRS scores and 67% had a greater than 50% improvement in WOMAC scores. The absolute change in mean NRS (± standard deviation) at 6 months went from 7.5 ± 1.9 to 2.5 ± 1.2. The absolute change in mean WOMAC scores at 6 months went from 46.9 ± 8.0 to 19.0 ± 6.2. Conclusion: Of 21 patients, 14 (67%) saw greater than 50% improvements in both NRS and WOMAC scores at 6 months after genicular nerve B-RFN. Further prospective studies are needed to determine the selection criteria of patients most likely to benefit from this procedure.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».