203 ASSESSMENT OF NEUROPATHIC PAIN PATIENTS IN A FAMILY PRACTICE SETTING USING DN4 QUESTIONNAIRE AND QUANTITATIVE SENSORY TESTING
Notice bibliographique
Résumé
Background. Quantitative sensory testing (QST) involves the use of computer-assisted technology to measure thermal (cold/hot) detection/pain thresholds. Recent research has validated the use of such systems including the provision of normative data [R. Rolke. Pain, 2006] and reliability in patient groups, i.e. diabetic peripheral neuropathy [S.J. Bird. Muscle Nerve, 2006]. Most testing has largely been confined to pharmaceutical trials [V. Bril, Muscle Nerve, 1998]. Applications of QST are now emerging in its use outside of such studies. For example, cold hyperalgesia predicted a higher level of pain and disability in motor vehicle accident patients [M. Sterling. Pain, 2005]. Method. Twelve consecutive primary care patients with peripheral and central neuropathic pain conditions (diabetic neuropathy, post-herpetic neuralgia, failed surgical syndromes, and multiple sclerosis) who score 4 or more on the DN4 scale [D. Bouhassira. Pain, 2005] were examined with simple tools (pin, brush, cold non-vibrating tuning fork, and 10 gm monofilament). Patients underwent EMG-nerve conduction studies and QST (Medoc). Several were also initiated on evidence-based Health Canada approved medications: Pregabalin for painful diabetic neuropathy and post-herpetic neuralgia [N.B. Finnerup. Pain, 2005] and Sativex for Multiple Sclerosis associated central pain [D.J. Rog. Neurology, 2005]. Results. The clinical exam findings of brush allodynia and/or cold hypoesthesia correlated well with abnormal QST (9 patients). QST also appeared more sensitive than traditional EMG (sural-radial amplitude ratio) [B.U.H. Overbeek. Muscle Nerve, 2005] in detecting early neuropathy in diabetics with painful feet. Conclusion. These preliminary observations suggest that QST may be helpful in the primary care setting, particularly in the early diagnosis and management of neuropathic pain.
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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 | 0,174 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».