Pharmacological Management of Chronic Neuropathic Pain: Revised Consensus Statement from the Canadian Pain Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropathic pain (NeP), redefined as pain caused by a lesion or a disease of the somatosensory system, is a disabling condition that affects approximately two million Canadians. OBJECTIVE: To review the randomized controlled trials (RCTs) and systematic reviews related to the pharmacological management of NeP to develop a revised evidence-based consensus statement on its management. METHODS: RCTs, systematic reviews and existing guidelines on the pharmacological management of NeP were evaluated at a consensus meeting in May 2012 and updated until September 2013. Medications were recommended in the consensus statement if their analgesic efficacy was supported by at least one methodologically sound RCT (class I or class II) showing significant benefit relative to placebo or another relevant control group. Recommendations for treatment were based on the degree of evidence of analgesic efficacy, safety and ease of use. RESULTS: Analgesic agents recommended for first-line treatments are gabapentinoids (gabapentin and pregabalin), tricyclic antidepressants and serotonin noradrenaline reuptake inhibitors. Tramadol and controlled-release opioid analgesics are recommended as second-line treatments for moderate to severe pain. Cannabinoids are now recommended as third-line treatments. Recommended fourth-line treatments include methadone, anticonvulsants with lesser evidence of efficacy (eg, lamotrigine, lacosamide), tapentadol and botulinum toxin. There is support for some analgesic combinations in selected NeP conditions. CONCLUSIONS: These guidelines provide an updated, stepwise approach to the pharmacological management of NeP. Treatment should be individualized for each patient based on efficacy, side-effect profile and drug accessibility, including cost. Additional studies are required to examine head-to-head comparisons among analgesics, combinations of analgesics, long-term outcomes and treatment of pediatric, geriatric and central NeP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,062 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».