Trigeminal Neuralgia Treated With Pregabalin in Family Medicine Settings: Its Effect on Pain Alleviation and Cost Reduction
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the effect of pregabalin (PGB) on pain alleviation, use of health care and non-health care resources, and associated costs in patients with trigeminal neuralgia under usual clinical practice in primary care settings. Sixty-five PGB-naïve patients receiving PGB as monotherapy (n = 36, 55%) or combined with other drugs (n = 29, 45%) fulfill criteria for inclusion in a secondary analysis from a 12-week, multicenter, observational prospective study aimed to ascertain the cost of illness in subjects with neuropathic pain. Pain is evaluated using the Short Form McGill Pain Questionnaire. Use of health care and non-health care resources and lost workdays equivalents (LWDEs) are also recorded. PGB significantly reduces pain scores, use of health care resources (ancillary tests and unscheduled medical visits), and number of LWDEs. Additional cost of PGB treatment (+euro 174 +/- 106) is broadly compensated for by a reduction in both health care costs (-euro 621 +/-1211, P < .001) and indirect costs (-euro 1210 +/- 1141, P < .001). It is concluded that PGB as monotherapy or combined with other drugs is effective in pain management in patients with trigeminal neuralgia and reduces the cost of illness.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».