Efficacy of cryoneurolysis in the management of chronic non-cancer pain: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Cryoneurolysis, a neuroablative technique, is used in the event of failure of conservative treatment in chronic pain conditions. To date, no systematic review has been published to demonstrate its effectiveness in managing chronic non-cancer pain. Therefore, this review was done to ascertain the efficacy of cryoneurolysis and describe its role in chronic non-cancer pain management. Methods: We searched PubMed, Cochrane, Embase, Scopus, and Google Scholar databases for articles published between January 2011 and September 2021. Two independent reviewers extracted the data from the included studies. Assessment of risk of bias of included randomised controlled trials (RCTs) was done using RevMan 5.4.1 software and Newcastle-Ottawa scale was used for non-randomised studies. Results: Ten studies enroling a total of 425 patients were included in the qualitative analysis. Eight studies were assessed quantitatively. RCTs were found only for cervicogenic headache and knee osteoarthritis management. The rest of the included studies were prospective non-controlled and retrospective studies. A significant pain reduction was seen at seven-day [Standardised Mean Difference (SMD) 1.77 (1.07, 2.46)], P < 0.00001, I 2 = 79%), one-month (SMD 3.26 [2.60, 3.92], P < 0.00001, I 2 = 45%), three-month (SMD 2.58 [1.46, 3.70], P < 0.00001, I 2 = 93%), six-month (SMD 2.38 [0.97, 3.79], P = 0.001, I 2 = 86%) follow-ups. Improved disability and no serious complications were noted. Conclusion: Cryoneurolysis appeared to be effective in pain alleviation in refractory painful conditions for up to six months. It is safe and well-tolerated with an excellent safety profile but the quality of evidence is limited by substantial heterogeneity between trials. Therefore, more comparative clinical trials on a larger sample size are needed to provide more concrete evidence.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».