Botulinum toxin therapy for management of phantom and residual limb pain following amputation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain following amputation is debilitating. Due to its mechanisms in modulating muscle contraction and pain, botulinum toxin has been investigated as a treatment option for phantom limb pain (PLP) and residual limb pain (RLP). The objective of this study was to determine the efficacy of botulinum toxin injection in the management of PLP and RLP following major limb amputation using a systematic review of the literature. The databases Medline, CINAHL, EMBASE, Scopus, Web of Science, and Cochrane were searched from inception through October 30, 2023. The search identified 50 articles; 37 underwent full-text review, and 11 were included in the final review. Eighty-nine individuals with pain were investigated by the included studies; 53 had RLP and 63 had PLP. There was significant variation in botulinum toxin type, injection method, and dosage. Twenty-one (53.9%) and 27 (64.3%) participants had improvement in PLP and RLP following botulinum toxin injection, respectively. Therefore, there is potential for use of botulinum toxin for the treatment of PLP and RLP. However, due to the minimal number of studies, small sample sizes, and heterogenous methodologies, our ability to conclude with certainty the efficacy of botulinum toxin injection on the treatment of PLP and RLP following amputation is limited.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».