Frequency dependency of therapeutic efficacy in dorsal root ganglion stimulation for neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of the stimulation frequency on the outcomes of dorsal root ganglion stimulation (DRG-S) to treat pain is not well understood. It is assumed that specific neural components dedicated to different tasks in the DRG can be preferably influenced at specific frequencies. The identification of frequencies designed for the type of pain and the ratio of neuropathic versus nociceptive pain might improve overall pain control and open new indications in DRG-S. METHOD: We report on a randomized double-blind clinical trial with a crossover design. Patients with a permanent DRG-S system underwent phases of stimulation with 20 Hz, 40 Hz, 60 Hz, 80 Hz, and sham in a randomized order. Each phase lasted for 4 days and was followed by a 2-day washout period. Pain intensity and quality of life were assessed with visual analog scale (VAS), McGill Pain Questionnaire (MPQ), EQ-5D, and Beck Depression Inventory (BDI). Analgesics intake was assessed. RESULTS: Overall 19 patients were included in the study. CRPS was the most frequent pain etiology (7). Five patients had a PainDetect score of 12 or lower at baseline. The mean VAS before the system was implanted was 8.6 and 3.9 at the baseline. Pain intensity was reduced to 3.7 by the stimulation with 20 Hz but increased with higher frequencies reaching 5.8 at 80 Hz. A significant difference among the groups was shown over all variables examined (VAS, MPQ, EQ-5D, BDI). The best results were seen at 20 Hz for all variables, including the smallest increase in pain medication consumption. CONCLUSIONS: The choice of the stimulation frequency shows a clear influence on pain reduction and quality of life. Lower stimulation frequencies seem to be most effective in neuropathic pain. Further studies are required to determine whether specific frequencies should be preferred based on the condition treated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».