Pain Quality Predicts Lidocaine Analgesia among Patients with Suspected Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oral sodium channel blockers have shown mixed results in randomized controlled trials despite the known importance of sodium channels in generating pain. We hypothesized that differing baseline pain qualities (e.g. "stabbing" vs "dull") might define specific subgroups responsive to intravenous (IV) lidocaine-a potent sodium channel blocker. DESIGN: A prospective cohort study of 71 patient with chronic pain suspected of being neuropathic were recruited between January 2003 and July 2007 and underwent lidocaine infusions at Stanford University Hospital in a single-blind nonrandomized fashion. Baseline sensory pain qualities were measured with the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). Pain intensity was measured with a visual analog scale (VAS). RESULTS: Factor analysis demonstrated two underlying pain quality factors among SF-MPQ sensory items: a heavy pain and a stabbing pain. Baseline heavy pain quality, but not stabbing quality predicted subsequent relief of pain intensity in response to lidocaine. In contrast, these factors did not predict divergent analgesic responses to placebo infusions. In response to each 1 mcg/mL increase in lidocaine plasma level, patients with high heavy pain quality drop their VAS 0.24 (95% CI 0.05-0.43) more points than those with low heavy pain quality (P < 0.013). CONCLUSIONS: "Heavy" pain quality may indentify patients with enhanced lidocaine responsiveness. Pain quality may identify subgroups among patients with suspected neuropathic pain responsive to IV lidocaine. Further investigation is warranted to validate and extend these findings.
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 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 | 0,025 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».