Pain intensity and opioid consumption after temporary and permanent peripheral nerve stimulation: a 2-year multicenter analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Peripheral nerve stimulation (PNS) is an emerging neuromodulation modality, yet there remains limited data highlighting its long-term effectiveness. The objective of this study was to report real-world data on pain intensity and opioid consumption after temporary and permanent PNS for chronic pain up to 24 months postimplantation. METHODS: A retrospective study was conducted on all patients who received PNS implants at a multi-centered enterprise between January 1, 2014 and February 24, 2022. The two co-primary outcomes were: (1) change in pain intensity (11-point Numerical Rating Scale) from baseline to 12 months postimplant; and (2) comparison of the change in pain intensity between temporary and permanent PNS cohorts 12 months postimplant. RESULTS: 126 patients were included in this analysis. Pain intensity significantly decreased 12 months postimplant in the overall cohort (mean difference (MD) -3.0 (95% CI -3.5 to -2.4), p<0.0001). No significant difference in this reduction was identified between temporary and permanent PNS cohorts (MD 0.0 (95% CI -1.1 to 1.0), p=1.00) 12 months postimplantation. Pain intensity significantly decreased in the overall, temporary, and permanent cohorts at all secondary time points (3, 6, and 24 months). No change in daily opioid consumption was observed at 6 and 12 months postimplant in the overall cohort. CONCLUSION: This study found that both temporary and permanent PNS may be effective for reducing pain intensity in patients with chronic pain up to 24 months postimplantation, although no changes in opioid consumption were observed. The decrease in pain intensity was comparable between patients receiving temporary versus permanent implants, highlighting that temporary PNS may achieve long-lasting clinical benefits. However, given the substantial loss to follow-up, further large-scale studies are needed to solidify conclusions about the efficacy of PNS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».