Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic pain affects 2 to 3% of the population in developed countries and can be particularly severe and debilitating. There has been considerable controversy regarding the role of opioid analgesics in the management of this disabling condition. However, a recent systematic review of high‐quality randomized controlled trials (RCTs) utilizing opioid analgesics in the treatment of chronic neuropathic pain showed clinically significant benefit. These studies demonstrate, on average a 20 to 30% reduction in pain intensity. RCTs in patients with postherpetic neuralgia given controlled‐release oxycodone or controlled‐release morphine showed a significant reduction in pain intensity with variable improvement in sleep and disability. Trials of controlled‐release oxycodone in painful diabetic neuropathy showed more consistent improvement in pain, sleep and ability to function. Nausea and constipation are common side effects, but can usually be controlled with anti‐emetics and a bowel regimen, respectively. Psychological dependence or addiction is unusual in the absence of a history of substance abuse. Methadone may be particularly useful when conventional opioid analgesics have failed due to its N‐methyl‐D‐aspartate (NMDA) antagonist properties. When antidepressants and anticonvulsants fail to provide adequate pain control for neuropathic pain, opioid analgesics are emerging as an important treatment option ‐ in some cases, this class of drugs can make the difference between bearable and unbearable 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 | 0,052 | 0,000 |
| 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 ».