Long-term clinical outcomes of genicular nerve radiofrequency ablation for chronic knee pain using a three-tined electrode for expanded nerve capture
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Genicular nerve radiofrequency ablation (GNRFA) is an effective treatment option for chronic knee pain in native knee osteoarthritis and total knee arthroplasty (TKA) patients. Recent dissections have revealed significant variability in typical genicular nerve targets and other sensory nerves not included in previous studies. Early, short-term results suggest that more complete sensory denervation with GNRFA may result in more significant pain reduction; however, no long-term clinical outcome exists. We aim to present long-term clinical outcomes after an expanded GNRFA technique with a three-tined radiofrequency cannula. Methods: Eleven consecutive patients with ≥6 months of knee pain underwent an expanded GNRFA protocol targeting the superomedial (SMGN), superolateral (SLGN), inferomedial genicular nerves (IMGN), in addition to the nerves to vastus medialis (NVM), lateralis (NVL), and intermedius (NVI). Long-term pain and impression of change outcomes were collected in a cross-sectional fashion. Results: At ≥18 months (mean 24 months) post-GNRFA, 91% (95% CI = 59, 100%), 73% (95% CI = 46, 99%), and 9% (95% CI = 0, 26%) of patients reported ≥50%, ≥80%, and 100% pain relief, respectively. Additionally, 27% (95% CI = 1, 54%) and 64% (95% CI = 35, 92%) of individuals reported a PGIC score of 6 ("much improved") and 7 ("very much improved"), respectively. The proportion of individuals who reported the MCID for the PGIC (score of ≥6) was 91% (95% CI = 59, 100%). There were no adverse events reported amongst the patients in this cohort. No patients progressed to surgery. Conclusion: This single-arm cohort suggests that an expanded GNRFA protocol targeting SMGN, SLGN, IMGN, NVM, NVL, and NVI nerves with a three-tined electrode, resulted in significant long-term (≥18 months) improvements in pain and patient-perceived global improvement. Large, head-to-head trials are needed to establish whether this GNRFA protocol is superior to those used in previous clinical studies and those currently used more commonly in practice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».