Impact of Multiple Sclerosis Subtypes on Pain Management in Patients With Trigeminal Neuralgia After Stereotactic Radiosurgery: An International Multicenter Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Trigeminal neuralgia affects approximately 2% of patients with multiple sclerosis (MS) and often shows higher rates of pain recurrence after treatment. Previous studies on the effectiveness of stereotactic radiosurgery (SRS) for trigeminal neuralgia did not consider the different MS subtypes, including remitting relapsing (RRMS), primary progressive (PPMS), and secondary progressive (SPMS). Our objective was to investigate how MS subtypes are related to pain control (PC) rates after SRS. METHODS: We conducted a retrospective multicenter analysis of prospectively collected databases. Pain status was assessed using the Barrow National Institute Pain Intensity Scales. Time to recurrence was estimated through the Kaplan-Meier method and compared groups using log-rank tests. Logistic regression was used to calculate the odds ratio (OR). RESULTS: Two hundred and fifty-eight patients, 135 (52.4%) RRMS, 30 (11.6%) PPMS, and 93 (36%) SPMS, were included from 14 institutions. In total, 84.6% of patients achieved initial pain relief, with a median time of 1 month; 78.7% had some degree of pain recurrence with a median time of 10.2 months for RRMS, 8 months for PPMS, 8.1 months for SPMS ( P = .424). Achieving Barrow National Institute-I after SRS was a predictor for longer periods without recurrence ( P = .028). Analyzing PC at the last available follow-up and comparing with RRMS, PPMS was less likely to have PC (OR = 0.389; 95% CI 0.153-0.986; P = .047) and SPMS was more likely (OR = 2.0; 95% CI 0.967-4.136; P = .062). A subgroup of 149 patients did not have other procedures apart from SRS. The median times to recurrence in this group were 11.1, 9.8, and 19.6 months for RRMS, PPMS, and SPMS, respectively (log-rank, P = .045). CONCLUSION: This study is the first to investigate the relationship between MS subtypes and PC after SRS, and our results provide preliminary evidence that subtypes may influence pain outcomes, with PPMS posing the greatest challenge to pain management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».