Trends in Opioid use for Chronic Neuropathic Pain: a Survey of Patients Pursuing Enrollment in Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical trials suggest that opioids relieve neuropathic pain and decrease pain‐related disability. We conducted a pilot study of current prescribing trends and patients’ attitudes towards opioids for neuropathic pain. METHODS: A patient questionnaire was completed by individuals pursuing enrollment in neuropathic pain clinical trials at our facility. RESULTS: Of 154 patients with diabetic neuropathy (55.2%), postherpetic neuralgia (29.9%), idiopathic peripheral neuropathy (9.7%) and other neuropathies (5.2%), 73.4% complained of inadequate pain control, the mean pain duration was 4.7 (SD = 4.4) yr and the mean pain intensity (0–10) was 7.7 (SD = 2.3). In this group, 40.9% had never tried opioids and 24.7% had never tried any opioids, tricyclic antidepressants or anticonvulsants. Only 9.7% were receiving long‐acting opioids or “around the clock” dosing whereas 25.3% were receiving opioids on an “as needed” basis. Opioids combined with tricyclic antidepressants and/or anticonvulsants were used in 11.0%. Fear of addiction and adverse effects were expressed by 31.8% and 46.8% respectively. CONCLUSION: These data suggest that barriers to opioid therapy for neuropathic pain include patients’, and possibly physicians’, fears of addiction and adverse effects, which are exaggerated in light of current evidence. The merits of continuous treatment with sustained‐release opioids, “as needed” dosing with short‐acting preparations, or combining opioids with other agents are discussed, Continued research and communication between health professionals, law enforcement officials and legislators is vital in order to facilitate appropriate opioid use which has a minimal negative impact on the public yet optimally benefits individuals who suffer from disabling neuropathic 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 | 0,030 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».