Cryoneurolysis for non-cancer knee pain: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Cryoneurolysis involves percutaneous insertion of a cryoprobe induced to extremely cold temperatures to disrupt peripheral nerve conduction. The primary objective of this scoping review is to summarize and critically appraise the current evidence for the benefits and safety of cryoneurolysis for non-cancer knee pain. The secondary objective is to describe the variations in cryoneurolysis techniques used. Methods: MEDLINE, EMBASE, PubMed, Cochrane Library, and Web of Science were searched from their inception to February 2023 for any primary literature investigating the use of cryoneurolysis for non-cancer-related knee pain. Data was extracted for study characteristics, intervention characteristics, and clinical outcomes. Results: Fourteen studies were identified, including three randomized controlled trials, four retrospective cohort studies, and seven case studies/series. Two studies included knee osteoarthritis patients, three studies included non-specific chronic knee pain patients; and nine studies included pre- or post-total knee arthroplasty patients. Ten studies targeted the infrapatellar branch of the saphenous nerve while the remaining four studies did not report the nerve targeted. Studies consistently demonstrated improvements in pain, function, quality of life, and opioid consumption. Most adverse events were mild and self-limiting. Considerable variations in technique parameters were observed. Conclusions: Cryoneurolysis is a promising intervention to improve outcomes in non-cancer knee pain populations, particularly in mild-to-moderate knee osteoarthritis and pre-total knee arthroplasty populations. However, cryoneurolysis for knee pain remains largely investigational as more high-quality randomized controlled trials are required to further elucidate efficacy as well as optimal nerve selection and technique.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».