Evaluering av ultrasonisk nevromstørrelse med gjenværende lemsmerter hos amputerte over kne

Bakgrunn: Dannelsen av neuromer, en fusiform hevelse av en nerve eller nerveende, er en godt dokumentert respons på amputasjon av lemmer. På samme måte er Residual Limb Pain (RLP), smerte som føles fra den gjenværende delen av det amputerte lemmet, vanlig blant amputerte. Nevromer finnes i mer enn 90 % av amputasjonene i nedre ekstremiteter, hvorav 30-50 % er smertegenererende for pasienten. Og mens kirurgiske teknikker avslører den vanlige troen på at nevromdannelse er en av årsaksdriverne bak RLP, har det ikke vært noen undersøkelse som viser at de to hendelsene - nemlig omfanget av nevromdannelse og omfanget av smerte opplevd av amputerte - er korrelert . Hvis denne korrelasjonen, eller mangelen på den, ble belyst ved bruk av ultralyd, ville dette gi de foreløpige dataene som kan føre til ytterligere studier innen nevromminimering og/eller spredning.

Mål: Denne studien søker å bruke ultrasonografi (US) for å kvantifisere i hvilken grad nevromstørrelsen og naturen til omkringliggende vev korrelerer med opplevelsen av RLP hos transfemorale amputerte.

Innstilling og emner: Denne studien vil registrere 30 trans-femorale amputerte, menn og kvinner, som er over 18 år. Studien vil finne sted i OHSU ortopedisk poliklinikk og OHSU Imaging Department.

Intervensjon: Ingen. Dette er en observasjonsklinisk studie hvor vi skal karakterisere isjiasnerven/nevrom og omkringliggende vev ved hjelp av ultralyd.

Målinger: Vi vil bruke US for å måle tverrsnittsarealet av nevromet på det bredeste punktet og sammenligne dette med tverrsnittet til samme nevron ved den mindre trochanter. Videre vil vi beskrive morfologien til nevromet. For å kvantifisere pasientens smerteopplevelse vil vi bruke spørreskjemaet for personer med transfemoral amputasjon (Q-TFA), Trinity Amputation & Prosthetic Experience Scale (TAPES), Visual Analog Scale (VAS) og Short Form 36 (SF-36).

Analyse: Den statistiske analysen vil bruke en Pearson-korrelasjonskoeffisient og lineær regresjonsanalyse.