Patients′ Attitudes and Prior Treatments in Neuropathic Pain: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ongoing research continues to expand the knowledge of neuropathic pain. It is vital that established treatments and valuable discoveries ultimately improve patient care. OBJECTIVES: Attitudes and prior treatments of patients being screened for neuropathic pain trials were evaluated to provide further understanding of the barriers to the management of neuropathic pain. METHODS: A questionnaire was completed by patients with neuropathic pain who were either referred by local physicians or self referred in response to clinical trial advertisements from the authors' facility. RESULTS: In total, 151 patients completed the questionnaire. Diagnoses included diabetic neuropathy (55.6%), postherpetic neuralgia (29.8%), idiopathic peripheral neuropathy (9.3%) and others (5.3%). The mean pain duration was 4.7 years, and the mean daily pain (on a score of 0 to 10) was 7.6. During questioning, 72.8% complained of inadequate pain control and 25.2% had never tried any antineuropathic analgesics (tricyclic antidepressants, opioids or anticonvulsants). New antineuropathic analgesics (eg, gabapentin) were being used by only 16.6%. Opioids, tricyclic antidepressants and anticonvulsants had never been tried by 41.1%, 59.6% and 72.2%, respectively. Fears of addiction and adverse effects were expressed by 31.8% and 48.3%, respectively. CONCLUSIONS: New, and even conventional, therapies are often not pursued, despite inadequate pain control. Several issues are discussed, including patient barriers to seeking pain management, patient and physician barriers to analgesic drug therapy, and appropriate use of and access to multidisciplinary pain centres. Failure to implement therapeutic advances in pain management not only hinders improvement in patient care, but also may render futile decades of research. Widespread professional, patient and public education, as well as continued interdisciplinary research on treatment barriers, is essential.
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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 | 0,005 | 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 ».