Effect of low-frequency dorsal root ganglion stimulation in the treatment of chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of stimulation parameters, especially stimulation frequency is not well understood in dorsal root ganglion stimulation. Previous studies documented higher effectiveness for frequencies as low as 20 Hz, but there is evidence that even lower values could lead to better outcomes. In this study, we investigate the influence of low-frequency DRG-S. METHOD: This is a randomized double-blind clinical trial with a crossover design. Patients with an already implanted DRG-S system were included and randomly tested with 4 Hz, 20 Hz, 60 Hz, and sham stimulation. Amplitude was adjusted to subthreshold values for each frequency. Each frequency was tested for 5 days, followed by a 2-day washout period. Patients were assessed using VAS, McGill Pain Questionnaire, EQ-5D-5L, and Beck Depression Inventory. RESULTS: Seventeen patients were in included. Time between inclusion in this study and primary implant was 32.8 months. Baseline stimulation frequency was 20 Hz in all patients. Mean baseline pain intensity was VAS 3.2 (SD 2.2). With 4-Hz stimulation, VAS was 3.8 (SD 1.9), with 20 Hz VAS 4.2 (SD 2.0) and with 60 Hz VAS 4.6 (SD 2.7). Worst pain control was seen with sham stimulation with a VAS of 5.3 (SD 3.0). Stimulation with 4 Hz achieved lower VAS scores, but this was only statistically significant when compared to sham (p = 0.001). A similar trend favoring 4-Hz stimulation was seen using the Beck Depression Inventory, but in this case no statistical significance was found. Outcomes of McGill Pain Questionnaire and EQ-5D-5L favored 20 Hz stimulation, but again without statistical significance. CONCLUSIONS: Low-frequency stimulation was not significantly better than classic 20-Hz stimulation in relieving pain intensity; the study might however be underpowered. Longer washout and observational periods might also be necessary to show clear differences in frequency response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».