Neuropathic Pain in Elderly Patients with Chronic Low Back Painand Effects of Pregabalin: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Preliminary study. PURPOSE: To assess the association of neuropathic pain with chronic low back pain (LBP) and the effect of pregabalin on neuropathic pain in the elderly. OVERVIEW OF LITERATURE: Of those with chronic LBP, 37% were predominantly presenting with neuropathic pain in young adults. Pregabalin is effective for pain in patients with diabetic neuropathy and peripheral neuralgia. No study has reported on the effects of pregabalin for chronic LBP in elderly patients yet. METHODS: Pregabalin was administered to 32 patients (age, ≥65 years) with chronic LBP for 4 weeks. Pain and activities of daily living were assessed using the Neuropathic Pain Screening Questionnaire (NePSQ), the pain DETECT questionnaire, visual analog scale, the Japanese Orthopedic Association score, the short form of the McGill Pain Questionnaire and the Roland Morris Disability Questionnaire. Modic change and spinal canal stenosis were investigated using magnetic resonance imaging. RESULTS: Altogether, 43.3% of patients had neuropathic pain according to the NePSQ and 15.6% patients had pain according to the pain DETECT. The efficacy rate of pregabalin was 73.3%. A significant effect was observed in patients with neuropathic pain after 4 weeks of administration. CONCLUSIONS: Neuropathic pain was slightly less frequently associated with chronic LBP in the elderly. Pregabalin was effective in reducing pain in patients with chronic LBP accompanied with neuropathic pain. Lumbar spinal stenosis and lower limb symptoms were observed in patients with neuropathic pain. We recommend the use of pregabalin for patients after evaluating a screening score, clinical symptoms and magnetic resonance imaging studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».