Combination pharmacotherapy for neuropathic pain: current evidence and future directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current drugs reduce neuropathic pain and improve mood and quality of life. However, as single agents they are limited by incomplete efficacy and dose-limiting adverse effects. Recent experimental and clinical data support the potential of combination pharmacotherapy for neuropathic pain. Therapeutic benefits may include greater efficacy, lower doses and fewer adverse effects. Due to potential adverse, as well as beneficial, drug interactions, safety and efficacy of specific combinations must be empirically evaluated. Techniques such as isobolographic analysis, response-surface modeling and other model-free tests have been used in order to characterize analgesic interactions as antagonistic, additive or synergistic. Whether synergistic or not, a clinically useful combination could simply have additive or even subadditive analgesia, provided that there is less additivity for side effects. Despite widespread clinical use, there are surprisingly few published observations on combination therapy for neuropathic pain. This review discusses future directions and proposes research strategies aimed at bridging current knowledge gaps, including safety, compliance and cost-effectiveness; discovering optimal drug combinations and dose ratios; comparing concurrent with sequential combination therapy; and combining more than two drugs. Continued close integration of basic and clinical sciences is crucial in further harnessing the potential of combination pharmacotherapy in neuropathic pain.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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