Triple-nerve decompression surgery for the treatment of painful diabetic peripheral neuropathy in lower extremities: A study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Painful diabetic peripheral neuropathy (DPN) is often refractory to conventional medications. Triple-nerve decompression was proposed for painful DPN due to the frequent involvement of multiple nerve entrapments in diabetes. However, the role of decompressive surgery remains controversial. This trial aims to assess the efficacy of triple-nerve decompression for patients with painful DPN suggestive of nerve entrapment using a randomized controlled trial (RCT) design. Methods and analysis This trial is a single-center RCT and will be conducted in Shanghai Ninth People's Hospital. Enrolled subjects (n= 74) with painful DPN due to nerve compression, which can be detected by nerve conduction studies, will be randomly allocated at a 1:1 ratio into surgical and non-surgical groups. The primary outcome will be measured by 50% responder rates, which is defined as the proportion of subjects with at least 50% reduction of the mean weekly visual analog score (VAS) of pain from baseline after 6 months of treatment. Mean weekly VAS will be additionally evaluated 1 week (W1), 1 month (M1), and 3 months (M3) after treatment to monitor the changes in pain intensity. The secondary outcomes include two-point discrimination (TPD), Toronto clinical scoring system (TCSS), electrophysiological indexes, hospital anxiety and depression scale (HADS), and the medical outcome study short-form 36-item questionnaire (SF-36). A quantitative analgesic questionnaire (QAQ) will be used as a secondary outcome to quantify the analgesic medication weekly. TPD and TCSS will be conducted at W1, M1, M3, and M6 after treatment. Electrophysiological tests, HADS, and SF-36 will be performed at M3 and M6. Ethics and dissemination Ethics approval has been obtained from the Ethics Committee of Shanghai Ninth People's Hospital (SH9H-2-21-T323-2). It was registered on the Chinese Clinical Trial Registry website ( http://www.chictr.org.cn ) on 16 August 2021 with the number ChiCTR2100050049. Written informed consent will be obtained from all participants. The results of this trial will be disseminatedviapeer-reviewed journals, mass media, and presentations at national and international academic conferences.
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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 | 0,026 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,008 |
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 ».