Dry needling for the treatment of acute myofascial pain syndrome in general practitioners’ clinics: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal pain is one of the leading complaints in the ambulatory setting. There are many ways to treat it, including pharmacologic and non-pharmacologic approaches. Dry needling (DN) is an option that is easy to learn, cheap and has a good safety profile. The aim of this study was to assess the association between DN performed by GPs for acute myofascial pain syndrome (MPS) and pain relief and to evaluate factors associated with treatment success. METHODS: In this prospective cohort study, two GPs performed DN in their clinics. Patients were asked to rank their pain using the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) before, 10-min and 1-week after the procedure. The SF-MPQ index consists of 3 parts; visual analog scale (VAS), pain rating index (PRI) and present pain intensity (PPI). Logistic regressions were performed to assess the variables associated with short- and medium- term success. RESULTS: Fifty two patients were recruited from September 2019 until August 2020. VAS was 6.0 ± 2.3 (before), 4.1 ± 2.5 (10-min after) and 2.6 ± 2.71 (1-week after), P < 0.05. PRI was 17 ± 9.1 (before), 10.8 ± 8.5 (10-min after) and 5.1 ± 6.5 (1-week after), P < 0.05. PPI was 2.6 ± 1.0 (before), 1.7 ± 1.0 (10-min after) and 1.1 ± 1.2 (1-week after), P < 0.05. Short-term success was associated with the physician who performed the procedure (OR 10.08, 95% CI 1.15,88.4) and with the use of a single needle (vs. multiple needles inserted) (OR 4.55, 95% CI 1.03,20.11). Medium-term success was associated with being a native born (non-immigrant), OR 8.59, 95% CI 1.11,66.28 and with high level of initial pain, OR 11.22, 95% CI 1.82,69.27. CONCLUSION: Our study demonstrated improvement in acute pain 10-min and 1-week after DN performed by a GP, in all parts of the SF-MPQ. Therefore, we believe DN is a good therapeutic option for GPs to aid patients suffering from MPS.
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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 ».