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Enregistrement W1995301420 · doi:10.2147/dmso.s24825

Guidelines in the management of diabetic nerve pain clinical utility of pregabalin

2013· article· en· W1995301420 sur OpenAlexaboutno aff
Aaron Vinik, Casellini

Notice bibliographique

RevueDiabetes Metabolic Syndrome and Obesity · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregabalinNeuropathic painDiabetic neuropathyPeripheral neuropathyDiabetes mellitusNociceptionDepression (economics)DiseaseChronic painPhysical therapyIntensive care medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic peripheral neuropathy is a common complication of diabetes. It presents as a variety of syndromes for which there is no universally accepted unique classification. Sensorimotor polyneuropathy is the most common type, affecting about 30% of diabetic patients in hospital care and 25% of those in the community. Pain is the reason for 40% of patient visits in a primary care setting, and about 20% of these have had pain for greater than 6 months. Chronic pain may be nociceptive, which occurs as a result of disease or damage to tissue with no abnormality in the nervous system. In contrast, neuropathic pain is defined as "pain arising as a direct consequence of a lesion or disease affecting the somatosensory system." Persistent neuropathic pain interferes significantly with quality of life, impairing sleep and recreation; it also significantly impacts emotional well-being, and is associated with depression, anxiety, and noncompliance with treatment. Painful diabetic peripheral neuropathy is a difficult-to-manage clinical problem, and patients with this condition are more apt to seek medical attention than those with other types of diabetic neuropathy. Early recognition of psychological problems is critical to the management of pain, and physicians need to go beyond the management of pain per se if they are to achieve success. This evidence-based review of the assessment of the patient with pain in diabetes addresses the state-of-the-art management of pain, recognizing all the conditions that produce pain in diabetes and the evidence in support of a variety of treatments currently available. A search of the full Medline database for the last 10 years was conducted in August 2012 using the terms painful diabetic peripheral neuropathy, painful diabetic peripheral polyneuropathy, painful diabetic neuropathy and pain in diabetes. In addition, recent reviews addressing this issue were adopted as necessary. In particular, reports from the American Academy of Neurology and the Toronto Consensus Panel on Diabetic Neuropathy were included. Unfortunately, the results of evidence-based studies do not necessarily take into account the presence of comorbidities, the cost of treatment, or the role of third-party payers in decision-making. Thus, this review attempts to give a more balanced view of the management of pain in the diabetic patient with neuropathy and in particular the role of pregabalin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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