Non-invasive brain neuromodulation techniques for phantom limb pain: a systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
eview question / Objective P: Participants with phantom limb pain; I: non-invasive brain neuromodulation techniques (NIBS); C: Control group received sham treatment or placebo; O: Pain intensity (any pain scale reported in the trial, such as visual analogue scale); S: RCT.The aim is to evaluate the effects of NIBS in the treatment of phantom limb pain to evaluate the effects of non-invasive brain neuromodulation techniques for phantom limb pain.Condition being studied About 50% -80% of amputees will experience PLP.Phantom limb pain (PLP) is characterized as the painful sensation experienced in the missing limb after amputation.PLP is a serious public health problem that can affect the physical, psychological, and functional health of amputees.The current treatment options (pharmacological and behavioral) for PLP are not entirely effective.NIBS is a promising treatment technology and previous studies have found its potential in treating neuropathic pain. METHODS Participant or population Participants with phantom limb pain.Intervention Non-invasive brain neuromodulation techniques such as repetitive transcranial magnetic stimulation, transcranial direct current stimulation.Comparator Sham treatment or placebo. Study designs to be included Randomized controlled trial.Eligibility criteria Our inclusion criteria were as follows: i) studies that evaluated any beneficial or adverse effect of the use of noninvasive neuromodulation techniques in the treatment of adults (>18 years old) with a PLP diagnosis.ii) randomized controlled trials (RCTs), including parallel-group and crossover designs, and quasiexperimental (QE) studies; iii) studies with pain
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».