Is nervus femoralis radiofrequency ablation an effective treatment for recalcitrant greater trochanteric pain syndrome? Results of a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe long-term treatment outcomes of nervus femoralis radiofrequency ablation (NF-RFA) for recalcitrant greater trochanteric pain syndrome (GTPS). DESIGN: A cross-sectional study. METHODS: Chart review of consecutive patients who underwent NF-RFA from 2022 to 2023 was performed. A standardized telephone survey was utilized to capture current Numeric Pain Rating Scale (NPRS) and Patient Global Impression of Change (PGIC) scores. The primary outcome was ≥50% NPRS score reduction at follow-up. A secondary analysis was completed on free text responses asking patients to describe post-procedural changes in pain and function in their own words. RESULTS: Outcomes were collected from 25 patients (aged 71.7 ± 9.3 years; 80.0% female; body mass index 29.3 ± 6.8 kg/m2) for 27 NF-RFA procedures at a minimum follow-up time of 6 months post-procedure. Average follow-up time was 13.1 ± 4.9 months; ≥50% NPRS reduction from baseline was reported by 55.6% (n = 15/27; 95% CI, 37.3-72.4) of patients. In addition, ≥ 2-point NPRS score reduction from baseline was reported by 70.4% (n = 19/27; 95% CI, 51.5-84.2) of patients, and 51.9% (n = 14/27; 95% CI, 34.0-69.3) reported a PGIC score consistent with "much improved" or "very much improved." CONCLUSION: In this cohort, over 55% of patients who received NF-RFA as treatment for refractory GTPS reported at least 50% improvement in hip pain at an average follow-up of approximately 13 months. The majority of free text responses from patients indicated that they would recommend NF-RFA, while approximately 25% reported ongoing pain and disability from low back pain or a return of index hip pain symptoms post-procedure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».