Notice bibliographique
Résumé
The role of antidepressants and anticonvulsants in the management of neuropathic pain has been well established. However, up to 50% of patients obtain inadequate pain relief with the use of either or both of these agents; in this subpopulation, an opioid analgesic may be beneficial. There is clear evidence that opioid analgesics are efficacious in the management of neuropathic pain, but there is controversy as to the balance between analgesia and adverse effects. Opioid treatment may require higher doses than other kinds of drug therapies, thereby increasing the risk of opioid‐related side effects. Psychological dependence or addiction, however, is not usually an issue in pain management with opioid analgesics. The extant literature strongly suggests the trial of an opioid analgesic in the management of neuropathic pain if adjuvant analgesics fail to provide adequate pain control. Failure of one opioid warrants a trial of another opioid because their effectiveness can vary among patients; the results are based on physiochemical properties of the drug and idiosyncratic reactions of the patient. Neuropathic pain can be a difficult problem to manage, and sometimes the use of an opioid analgesic can make the difference between bearable and unbearable pain so that patients can get on with their lives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».