Lamotrigine reduces painful diabetic neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the efficacy of lamotrigine in relieving the pain associated with diabetic neuropathy. METHODS: The authors randomly assigned 59 patients to receive either lamotrigine (titrated from 25 to 400 mg/day) or placebo over a 6-week period. Primary outcome measure was self-recording of pain intensity twice daily with a 0 to 10 numerical pain scale (NPS). Secondary efficacy measures included daily consumption of rescue analgesics, the McGill Pain Questionnaire (MPQ), the Beck Depression Inventory (BDI), the Pain Disability Index (PDI), and global assessment of efficacy and tolerability. RESULTS: Twenty-four of 29 patients (83%) receiving lamotrigine and 22 of 30 (73%) patients receiving placebo completed the study. Daily NPS in the lamotrigine-treated group was reduced from 6.4 +/- 0.1 to 4.2 +/- 0.1 and in the control group from 6.5 +/- 0.1 to 5.3 +/- 0.1 (p < 0.001 for lamotrigine doses of 200, 300, and 400 mg). The results of the MPQ, PDI, and BDI remained unchanged in both groups. The global assessment of efficacy favored lamotrigine treatment over placebo, and the adverse events profile was similar in both groups. CONCLUSIONS: Lamotrigine is effective and safe in relieving the pain associated with diabetic neuropathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».