Evidence-based guideline: Treatment of painful diabetic neuropathy [RETIRED]
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a scientifically sound and clinically relevant evidence-based guideline for the treatment of painful diabetic neuropathy (PDN). METHODS: We performed a systematic review of the literature from 1960 to August 2008 and classified the studies according to the American Academy of Neurology classification of evidence scheme for a therapeutic article, and recommendations were linked to the strength of the evidence. The basic question asked was: "What is the efficacy of a given treatment (pharmacologic: anticonvulsants, antidepressants, opioids, others; and nonpharmacologic: electrical stimulation, magnetic field treatment, low-intensity laser treatment, Reiki massage, others) to reduce pain and improve physical function and quality of life (QOL) in patients with PDN?" RESULTS AND RECOMMENDATIONS: Pregabalin is established as effective and should be offered for relief of PDN (Level A). Venlafaxine, duloxetine, amitriptyline, gabapentin, valproate, opioids (morphine sulfate, tramadol, and oxycodone controlled-release), and capsaicin are probably effective and should be considered for treatment of PDN (Level B). Other treatments have less robust evidence or the evidence is negative. Effective treatments for PDN are available, but many have side effects that limit their usefulness, and few studies have sufficient information on treatment effects on function and QOL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 découle