Cryoneurolysis for Managing Spasticity in Multiple Sclerosis: A Case Report Demonstrating Sustained Functional Gains and Cost-Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Cryoneurolysis is a minimally invasive procedure that induces secondary axonotmesis while preserving the nerve's supportive structures, offering an alternative approach to managing spasticity in multiple sclerosis (MS)-a condition affecting up to 90% of patients with MS and often leading to contractures, pain, and reduced mobility. In this case report, a 48-year-old woman with progressive MS who previously experienced side effects and limited benefits from prior botulinum toxin-A injections underwent ultrasound-guided percutaneous cryoneurolysis on targeted nerves to spastic muscles identified using the response to diagnostic nerve blocks. Range of motion and spasticity were assessed using the Modified Ashworth Scale, Modified Tardieu Scale, and numerical pain ratings. The patient demonstrated marked, sustained improvements in range of motion (shoulder flexion, abduction, and external rotation and elbow extension up to 11mo and knee flexion up to 7mo) and a reduction in spasticity (at 11mo for shoulder and elbow, 4mo for knee). The patient then experienced a progressive MS crisis, and a second treatment was offered at 1 year. There were additional gains after the second round of cryoneurolysis. The procedure showed 15-fold annual cost savings in their jurisdiction compared with botulinum toxin-A, underscoring the potential economic benefits of cryoneurolysis. These findings suggest that cryoneurolysis is a promising treatment for upper and lower limb spasticity in MS, providing significant, sustained improvements in range of motion, pain, and spasticity. Further research with larger cohorts is needed to confirm the long-term efficacy, broader applicability, and fully substantiate the cost-effectiveness of this emerging treatment modality.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».