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Enregistrement W2073837911 · doi:10.1097/ajp.0b013e3181bb8533

Omega-3 Fatty Acids for Neuropathic Pain

2010· article· en· W2073837911 sur OpenAlexaffabout
Gordon Ko, Nathaniel Nowacki, Leigh Arseneau, Melanie Eitel, Annie Hum

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensYork UniversitySunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuropathic painMcGill Pain QuestionnaireCarpal tunnel syndromeFibromyalgiaGrip strengthRandomized controlled trialPhysical therapyAnesthesiaPopulationAdverse effectInternal medicineSurgeryVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this case series study was to investigate and report on patients with neuropathic pain who responded to treatment with omega-3 fatty acids. METHODS: Methods: Five patients with different underlying diagnoses including cervical radiculopathy, thoracic outlet syndrome, fibromyalgia, carpal tunnel syndrome, burn injury were treated with high oral doses of omega 3 fish oil (varying from 2400-7200 mg/day of EPA-DHA). Outcome measures were obtained pretreatment and posttreatment. These included validated surveys (short-form McGill Pain questionnaire, DN4 neuropathic pain scale, Pain Detect Questionnaire), objective clinical tools (Jamar grip strength, Lafayette dynamometry, tender point algometry) and EMG Nerve Conduction studies. RESULTS: These patients had clinically significant pain reduction, improved function as documented with both subjective and objective outcome measures up to as much as 19 months after treatment initiation. No serious adverse effects were reported. CONCLUSIONS: This first-ever reported case series suggests that omega-3 fatty acids may be of benefit in the management of patients with neuropathic pain. Further investigations with randomized controlled trials in a more specific neuropathic pain population would be warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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