Peripheral magnetic stimulation for chronic peripheral neuropathic pain: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To provide a systematic review of the literature on the effects of peripheral magnetic stimulation (PMS) in the treatment of chronic peripheral neuropathic pain. Methods A systematic search of MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, CINHAL, Web of Science, and ProQuest was conducted from inception to July 2023 to identify studies of any design published in English language that enrolled adult patients (≥18 years) that received PMS for treatment of a chronic peripheral neuropathic pain disorder (pain > 3 months). Results Twenty‐three studies were identified which included 15 randomized controlled trials (RCTs), five case series, two case reports, and one non‐randomized trial. PMS regimens varied across studies and ranged from 5 to 240 min per session over 1 day to 1 year of treatment. Results across included studies were mixed, with some studies suggesting benefits while others showing no significant differences. Of nine placebo‐controlled RCTs, four reported statistically significant findings in favor of PMS use. In the meta‐analysis, PMS significantly reduced pain scores compared to control within 0–1 month of use (mean difference −1.64 on a 0–10 numeric rating scale, 95% confidence interval −2.73 to −0.56, p = 0.003, I 2 = 94%, 7 studies [264 participants], very low quality of evidence), but not at the 1–3 months and >3 months of PMS use (very low and low quality of evidence, respectively). Minimal to no adverse effects were reported with PMS use. Discussion There is limited and low‐quality evidence to make definitive recommendations on PMS usage, however, the available data is encouraging, especially for short‐term applications of this novel modality. Large high‐quality randomized controlled trials are required to establish definitive efficacy and safety effects of PMS.
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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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».