P.152 Efficacy of Dorsal Root Ganglion Stimulation for Post Surgical Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background: The dorsal root ganglion (DRG) has been established as an important structure in the development and modulation of chonic neuropathic pain and has demonstrated superiority over spinal cord stimulation in the management of challenging neuropathic pain conditions, including complex regional pain syndrome and chronic post-spine surgery neuropathic pain. DRG has only been available in Canada for patient application since January 2020. The St Pauls Hospital Neuromodulation Program was one of the first Canadian centers to offer this procedure. Methods: We reviewed our early experience with DRG therapy in 10 patients. Patient-reported outcome measures were collected pre-trial, post-trial, and post-device implantation, to determine the efficacy of DRG. We hypothesized that DRG stimulation would demonstrate a meaningful change in PROMIS-29 domains and at least 50% improvement in pain intensity at 8 wks. Results: All patients demonstrated a > 5 point change in T scores in PROMIS-29 domains suggesting a meaningful benefit. Patients also demonstrated a percentage pain improvement at 8 wks of 64 % based on a numerical rating scale. No major complications were observed. Conclusions: DRG stimulation is a safe and effective treatment option for neuropathic pain.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,012 | 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 ».