A Treatment Algorithm for Neuropathic Pain: An Update
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this review is to provide an update of the neuropathic pain treatment algorithm previously published by Namaka et al. in 2004. This algorithm focuses on the strategic incorporation of the latest pain therapies while providing an update of any recent developments involving medications previously listed in the algorithm. DATA SOURCES: PubMed, MEDLINE, Cochrane, and Toxnet databases were used to conduct all literature searches on neuropathic pain and targeted treatment strategies. Comprehensive search efforts in the identified databases included studies published between 1980 and 2009. The search term "neuropathic pain" was used along with each of the agents outlined in this review: pregabalin, paroxetine CR, duloxetine, tramadol XL, Tramacet, Sativex, and nabilone. STUDY SELECTION: A total of 90 studies were reviewed and selected based on level 1, 2, and 3 search strategies. DATA EXTRACTION: Level 1 search strategies were initially aimed at evidence-based trials of large sample size (N > 100), with a randomized, double-blind, placebo-controlled design conducted by investigators well versed in the specialty area of interest. A level 2 search was conducted for additional trials that had many, but not all, of the desirable traits of evidence-based trials. In addition, a level 3 search strategy was conducted to compare key findings stated in anecdotal reports of very small (N < 15), poorly designed trials with the results of well-designed, evidence-based trials identified in level 1 and/or level 2 searches. DATA SYNTHESIS: Based on a thorough evaluation of the literature, pregabalin, paroxetine CR, and duloxetine have been placed in the updated algorithm as first-line agents, while tramadol XL, Tramacet, Sativex, and nabilone function primarily as adjunctive agents. CONCLUSION: The updated algorithm provides a baseline framework from which clinicians can justify the medication they prescribe.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».