Comparative Effects of Morning vs Evening Dosing of Extended-Release Hydromorphone on Sleep Physiology in Patients with Low Back Pain: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate effects of extended-release (ER) hydromorphone dosing time (morning, QAM; evening, QPM) on sleep physiology in patients with chronic low back pain. DESIGN: Randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover trial. SETTING: Clinical research site. PATIENTS: Fifteen patients with moderate-to-severe chronic low back pain requiring long-term opioid analgesia. INTERVENTIONS: Following an open-label immediate-release (IR) hydromorphone titration phase, patients received once-daily ER hydromorphone QAM or QPM for at least 14 days and then crossed over to the alternate regimen. Overnight polysomnographic sleep studies were performed at baseline, following IR hydromorphone titration, and following each ER hydromorphone dosing period. OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was prevalence of nocturnal apnea-hypopnea index (AHI). Other evaluations included central apnea index and obstructive apnea index; Short-Form McGill Pain Questionnaire; a modified Medical Outcomes Study sleep scale, patient responses in a daily diary, and adverse event safety profiles. RESULTS: Mean AHI scores were lower following QAM rather than QPM dosing, but not significantly (12.9 vs. 17.1, P > 0.05). Secondarily, QAM dosing resulted in numerically fewer apnea episodes and improvements in pulse oximetry measures; however, these differences were not significant (P > 0.05). Sleep quality/quantity and pain measures were improved with opioid therapy overall, particularly QPM dosing, without significantly compromising safety. CONCLUSIONS: ER hydromorphone QAM dosing may be preferred if sleep-disordered breathing associated with ongoing opioid therapy is of concern; however, QPM dosing may be advantageous in terms of pain relief and quality/quantity of sleep. Further research is recommended to provide more definitive clinical guidance.
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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 ».