Can ultrasound-guided medial branch blocks be used to select patients for cervical facet joint radiofrequency neurotomy? A matched retrospective cohort validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medial branch blocks are used to select patients for cervical facet joint radiofrequency neurotomy (CRFN). Blocks are typically performed under fluoroscopic guidance (ie, fluoroscopy-guided blocks [FLBs]). The validity of ultrasound-guided blocks (USBs) is not well established. No prior research has compared cervical USB validity and FLB validity with CRFN outcome used as the criterion standard. OBJECTIVE: To evaluate cervical USB versus FLB validity with CRFN outcome used as the criterion standard. METHODS: Demographic and outcome data were extracted from the electronic medical records of 2 affiliated musculoskeletal pain management clinics for all patients between 2015 and 2023 inclusive who had cervical USB leading to CRFN. CRFN outcomes of each USB patient were compared with those of a matched FLB patient from the radiofrequency neurotomy (RFN) outcome database of the same clinics. Matching variables included patient age, sex, pain duration, diagnostic/prognostic block paradigm, and CRFN number. Each patient completed a numeric rating scale (NRS) pain score and Pain Disability Quality-of-Life Questionnaire (PDQQ) just before and 3 months after CRFN. At repeat CRFN, patients provided a retrospective estimate of the duration and average magnitude (percentage) of relief after the CRFN. RESULTS: USB and FLB groups were comprised of 27 patients (58 RFNs) and 38 patients (58 RFNs), respectively. Post-RFN NRS pain severity and PDQQ-Spine scores demonstrated comparable (P > .05) absolute improvements, proportion of patients achieving ≥50% improvement, and attainment of the minimum clinically important difference. Retrospective estimates of pain relief magnitude and duration were also comparable. CONCLUSIONS: This study finds cervical USB and FLB to be comparably valid as defined by their ability to predict CRFN outcome. Within the limitations of operator competence, USB can be used to select patients for CRFN.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».