Painful diabetic peripheral neuropathy: consensus recommendations on diagnosis, assessment and management
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Painful diabetic peripheral neuropathy (DPN) is common, is associated with significant reduction in quality of life and poses major treatment challenges to the practising physician. Although poor glucose control and cardiovascular risk factors have been proven to contribute to the aetiology of DPN, risk factors specific for painful DPN remain unknown. A number of instruments have been tested to assess the character, intensity and impact of painful DPN on quality of life, activities of daily living and mood. Management of the patient with DPN must be tailored to individual requirements, taking into consideration the co-morbidities and other factors. Pharmacological agents with proven efficacy for painful DPN include tricyclic anti-depressants, the selective serotonin and noradrenaline re-uptake inhibitors, anti-convulsants, opiates, membrane stabilizers, the anti-oxidant alpha-lipoic acid and topical agents including capsaicin. Current first-line therapies for painful DPN include tricyclic anti-depressants, the serotonin and noradrenaline re-uptake inhibitor duloxetine and the anti-convulsants pregabalin and gabapentin. When prescribing any of these agents, other co-morbidities and costs must be taken into account. Second-line approaches include the use of opiates such as synthetic opioid tramadol, morphine and oxycodone-controlled release. There is a limited literature with regard to combination treatment. In extreme cases of painful DPN unresponsive to pharmacotherapy, occasional use of electrical spinal cord stimulation might be indicated. There are a number of unmet needs in the therapeutic management of painful DPN. These include the need for randomized controlled trials with active comparators and data on the long-term efficacy of agents used, as most trials have lasted for less than 6 months. Finally, there is a need for appropriately designed studies to investigate non-pharmacological approaches.
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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 | 0,000 |
| 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 découle