The Golden Year? Early Intervention Yields Superior Outcomes in Chronic Pelvic Pain with Pudendal Neuralgia: A Comparative Analysis of Early vs. Delayed Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pelvic pain (CPP) associated with pudendal neuralgia (PN) significantly impacts quality of life (QoL). Pudendal nerve infiltration is a recognized treatment, but the optimal timing of intervention remains unclear. Methods: This prospective study included 81 patients diagnosed with PN and treated with pudendal nerve infiltrations. Outcomes were assessed using the Visual Analog Scale (VAS), Spanish Pain Questionnaire (CDE–McGill), and the SF-12 health survey. Significant improvement was defined as a VAS reduction > 4 points and a QoL increase > 15 points. An ROC curve analysis identified a 13-month time-to-treatment threshold (sensitivity 78%, specificity 72%), categorizing patients into early (n = 27) and delayed treatment groups (n = 54). Results: The early treatment group showed significantly greater reductions in VAS scores (5.4 vs. 3.4 points, p < 0.01) and QoL improvements (18 vs. 8 points, p < 0.01) compared to the delayed group. Early intervention reduced reinfiltration rates (10% vs. 35%, p < 0.05) and decreased medication use, with 81% discontinuing gabapentin compared to 41% in the delayed group. Similar trends were observed for tryptizol (44% vs. 35%) and tramadol (74% vs. 30%). Multivariate analysis confirmed time to treatment as the strongest predictor of outcomes, with each additional month delaying treatment associated with a 0.18-point increase in final VAS scores (p < 0.001). Delayed treatment was linked to higher final doses of gabapentin (p = 0.01), dexketoprofen (p < 0.001), and tramadol (p = 0.012). Minimal complications were reported (15%, Clavien I). Conclusions: Early intervention in PN significantly improves pain, QoL, and reduces reinfiltration and medication reliance, supporting timely treatment for optimal outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».