Reoperation following Primary Greater Occipital Nerve Decompression Surgery: Incidence, Risk Factors, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although nerve decompression surgery is an effective treatment for refractory occipital neuralgia, a proportion of patients experience recurrence of pain and undergo reoperation. This study analyzes the incidence, risk factors, and outcomes of reoperation following primary greater occipital nerve (GON) decompression. METHODS: A total of 215 patients who underwent 399 primary GON decompressions were prospectively enrolled. Data included patient demographics, medical and surgical history, reoperation rates, intraoperative findings, surgical technique, and postoperative outcomes in terms of pain frequency (days per month), duration (hours per day), intensity (scale, 0 to 10), and migraine headache index. Bivariate analyses, univariable logistic regression analysis, and multivariable logistic regression analysis, were performed. RESULTS: Twenty-seven GON decompressions (6.8%) required reoperation with neurectomy at a median follow-up time of 15.5 months (range, 9.8 to 40.5 months). Cervical spine disorders on imaging that did not warrant surgical intervention (OR, 4.88; 95% CI, 1.61 to 14.79; P < 0.01) and radiofrequency ablation (OR, 4.20; 95% CI, 1.45 to 15.2; P < 0.05) were significantly associated with higher rates of reoperation. At 12 months postoperatively, patients who underwent reoperation achieved similar mean reductions in pain frequency, duration, intensity, and migraine headache index, as compared with patients who underwent only primary decompression ( P > 0.05). CONCLUSION: Patients with occipital neuralgia who have a history of cervical spine disorders or radiofrequency ablation should be counseled that primary decompression has a higher risk of reoperation, but outcomes are ultimately comparable. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, III.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».