Pain in chemotherapy-induced neuropathy – More than neuropathic?
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy-induced neuropathy (CIN) is an adverse effect of chemotherapy. Pain in CIN might comprise neuropathic and nonneuropathic (ie, musculoskeletal) pain components, which might be characterized by pain patterns, electrophysiology, and somatosensory profiling. Included were 146 patients (100 female, 46 male; aged 56 ± 0.8 years) with CIN arising from different chemotherapy regimens. Patients were characterized clinically through nerve conduction studies (NCS) and quantitative sensory testing (QST). Questionnaires for pain (McGill) and anxiety/depression (Hospital Anxiety and Depression Scale) were supplied. Patients were followed-up after 17 days. Large- (61%) and mixed- (35%) fibre neuropathies were more frequent than small-fibre neuropathy (1.4%). The 5 major chemotherapeutic regimens impacted differently on large- but not on small-fibre function and did not predict painfulness. Chronic pain associated with CIN was reported in 41.7%. Painless and painful CIN did not differ in QST profiles or electrophysiological findings, but different somatosensory patterns were found in CIN subgroups (pain at rest [RestP], n = 25; movement-associated pain [MovP], n = 15; both pain characteristics [MovP+RestP], n = 21; or no pain [NonP], n = 85): small-fibre function (cold-detection threshold, CDT: z score: -1.46 ± 0.21, P < 0.01) was most impaired in RestP; mechanical hyperalgesia was exclusively found in MovP (z score: +0.81 ± 0.30, P < 0.05). "Anxiety" discriminated between painful and painless CIN; "CDT" and "anxiety" discriminated between patients with ongoing (RestP) and movement-associated pain (MovP) or pain components (MovP+RestP). The detrimental effect of chemotherapy on large fibres failed to differentiate painful from painless CIN. Patients stratified for musculoskeletal or neuropathic pain, however, differed in psychological and somatosensory parameters. This stratification might allow for the application of a more specific therapy.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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; 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 ».