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Enregistrement W4360985808 · doi:10.5001/omj.2023.103

Effectiveness of Ultrasound-guided versus Anatomical Landmark-guided Genicular Nerve Block to Treat Chronic Knee Osteoarthritis: A Retrospective Cohort Study

2023· article· en· W4360985808 sur OpenAlexaboutno aff
Sarbhjit S. L. Singh, Sarbhan Singh, Maniventhan Nachimuthu, Ahmad Fauzey Kassim, Avreena Kaur Bhullar, Rajkumar Veerakumaran, Goh Ni Kol, Nurul Azreen Mohd Roslan

Notice bibliographique

RevueOman Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisPhysical therapyKnee painPopulationRetrospective cohort studyChronic painCohortNerve blockSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: There is limited data on the relative effectiveness of different techniques used for administering genicular nerve block (GNB) for pain management of chronic knee osteoarthritis (OA) in the Malaysian population. This study aims to determine and compare the effectiveness of GNB administered using two pain management techniques—anatomical landmark-guided (ALG) and ultrasound-guided (USG)—for chronic knee OA in this population. Methods: This retrospective cohort study included 40 patients with chronic knee OA who received GNB, 20 of whom underwent treatment with the USG technique and the other 20 with the ALG technique. Pain, stiffness, and functional limitation scores were assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index Questionnaire (WOMAC) and Numeric Rating Scale (NRS-11) at baseline and post-treatment day one, three weeks, and six weeks. Results: Both groups reported a significant reduction in WOMAC and NRS-11 scores as per their feedback on day one, three weeks, and six weeks post-treatment. Greater reductions in WOMAC and NRS-11 scores were reported by patients who received GNB via USG than by ALG technique, the difference achieving statistical significance at six weeks after treatment (p =0.026). Conclusions: GNB administration using USG and ALG techniques are both effective in significantly reducing pain, stiffness, and functional limitation in patients suffering from chronic knee OA. Among the two techniques, USG appears to be more effective. Nevertheless, GNB guided by ALG continues to be a viable treatment modality, especially in healthcare settings with limited to no USG facilities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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