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Enregistrement W4413776428 · doi:10.1136/rapm-2025-106915

Image-guided alcohol neurolysis for treatment of chronic hip pain secondary to avascular necrosis

2025· article· en· W4413776428 sur OpenAlexaff
Abeer Alomari, Napatpaphan Kanjanapanang, Philip Peng, Nimish Mittal

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Joint Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurolysisAvascular necrosisMedicineHip painSurgeryNecrosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This case series aims to assess the analgesic effectiveness and safety of percutaneous chemical denervation of the articular branches on anterior hip capsule in patients with refractory hip pain secondary to avascular necrosis (AVN). METHODS: Nine patients with refractory chronic hip pain secondary to AVN underwent image-guided chemical neurolysis with 100% ethanol. Average pain scores were recorded at baseline, 1, 3 and 6 months after chemical neurolysis. RESULTS: The average baseline pain score was 6.7±1.2 on the Numerical Rating Scale (NRS). Two out of the nine patients did not respond to chemical neurolysis. For the seven patients who responded, the average NRS decreased to (2.9±1.2) at 1 month and (3.0±1.4) at 3 months. Five out of these seven patients maintained 50% or greater pain relief at both 1 and 3 months. For the five patients who completed the 6-month follow-up, the average NRS pain score was (3.0±1.7), with three of these patients maintaining 50% or greater pain relief. No one reported side effects or complications during the follow-up period. CONCLUSIONS: In conclusion, alcohol neurolysis of the hip joint can be offered as an effective and safe modality for pain control in patients with AVN who failed conservative management. This small case series serves as a pilot for future large cohort studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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