Posttraumatic neuropathic pain following spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe posttraumatic neuropathic chronic pain in paralyzed limbs occurs in 10-30% of patients following spinal cord injury. Effective pain relief is a key prerequisite for successful rehabilitation in these individuals. Aim: To identify different patterns of posttraumatic neuropathic pain and determine which pain features are most responsive to surgical intervention. Materials and Methods: A consecutive series of 45 patients with gunshot-induced spinal cord injuries was analyzed for posttraumatic neuropathic pain, focusing on the nature and distribution of the pain. The standard McGill-Melzack Pain Questionnaire was used to assess pain characteristics, while pain distribution was recorded using body maps drawn by the patients. Two distinct pain qualities were identified: thermal (burning) and mechanical (cutting). Pain distribution was classified as either localized or diffuse. Dorsal Root Entry Zone (DREZ) lesion surgery was performed to achieve pain relief. Results: There were 21 patients (47%) suffering from pain of mechanical nature, 7 patients (15%) experiencing pain of pure thermal nature, and 17 patients (38%) with combined mechanical and thermal pain. There were 38 patients (85%) who reported localized pain, while 7 patients (15%) experienced diffuse pain. Pain relief was achieved in all patients with localized pain, regardless of whether the pain was thermal or mechanical. In contrast, DREZ surgery was ineffective in patients with diffuse pain. Conclusion: Localized posttraumatic neuropathic pain was the most common pattern observed in patients following spinal cord injury and showed the highest responsiveness to DREZ surgery. In contrast, diffuse pain demonstrated poor responsiveness to this surgical intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».