The effectiveness of thoracic medial branch radiofrequency neurotomy using a three-tined electrode: A single-arm, retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thoracic medial branch radiofrequency neurotomy (TMBRFN) is used to treat chronic thoracic facet joint pain, but research on its technique and effectiveness is still needed. The current International Pain and Spine Intervention Society Practice Guidelines do not describe a technique for TMBRFN. Objectives: Evaluate the effectiveness of TMBRFN in patients with thoracic facet joint pain. Methods: Single-arm, retrospective cohort study of consecutive patients from two Canadian musculoskeletal pain management clinics who underwent first-time TMBRFN between 2016 and 2022. The primary outcome was the proportion of patients with ≥50 % reduction in numerical rating scale (NRS) pain score at 3-months post-procedure. Secondary outcomes included the proportion of patients who achieved a ≥17-point reduction on the Pain Disability Quality-Of-Life Questionnaire-Spine (PDQQ-S) at 3-months, as well as mean patient-reported percentage pain relief and duration of relief after a successful index TMBRFN in individuals who reported a return of their index symptoms. Results: ) were analyzed. At 3 months post-procedure, 10 patients (55.6 % [95%CI 33.7-75.4]) reported ≥50 % NRS pain reduction and 9 (50.0 % [95%CI 29.0-71.0]) reported ≥17-point PDQQ-S reduction. Of the 10 patients with successful treatment responses, 4 had a return of symptoms after an average of 9.3 ± 2.2 months with a reported retrospective mean percentage pain relief of 70.0 ± 34.6 %. Conclusion: Within this cohort, approximately 60 % of patients experienced improvement in pain and disability at 3 months following TMBRFN. Among patients whose index symptoms returned after successful treatment, the average reported pain relief was 70 % for close to 9 months. Larger, prospective studies with long-term outcomes are needed to better elucidate the safety and effectiveness of TMBRFN.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».