Nonawake versus Awake Placement of Spinal Cord Stimulators in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord stimulation (SCS) is a common therapeutic approach for treating intractable chronic pain. A key factor determining SCS efficacy is lead positioning to generate paresthesias in areas of perceived pain. There are two distinct approaches to confirming appropriate coverage. 1) Sedative anesthesia with local anesthetic and intraoperative patient reporting of pain coverage. 2) General anesthesia and intraoperative neurophysiological mapping. Placement guided by neuromonitoring decreases OR times, produces more accurate placement with better pain coverage, less excess paresthesias and adverse events. We aim to determine the prevalence of non-awake SCS placement with neuromonitoring in Canada, given the demonstrated benefits, and to identify possible barriers to implementation. METHODS: A structured questionnaire was designed to assess procedures for SCS implantation in Canada. The survey was distributed via email to members of the Canadian Neuromodulation Society. RESULTS: 14 responses were received. 36% perform SCS implantation asleep with neuromonitoring where 75% utilize CMAPs and 25% utilize SSEP collisions. 71% have access to a neurophysiologist yet 93% are at centres where neurophysiologists are used for other procedures. Barriers to utilizing neurophysiologist assisted lead placement include familiarity with the awake procedure, and lack of access and awareness. CONCLUSION: This survey provides a summary of SCS implantation practice patterns in Canada. Although asleep SCS implantation with neuromonitoring is faster and results in more accurate placement while avoiding downsides of the awake procedure, most neurosurgeons currently do not utilize this protocol in part due to a lack of access to neurophysiologists with expertise in this area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».