Notice bibliographique
Résumé
Recent publications have suggested that more than two million adults in the United States suffer from neuropathic pain, but this number seems to be a significant underestimate. The prevalence of neuropathic pain from diabetes and postherpetic neuralgia alone, using the most conservative estimates of incidence, would equal two million Americans. Lesions of the nervous system responsible for pain genesis can occur either in the central or the peripheral nervous system. The most common causes of peripheral neuropathic pain syndromes worldwide are diabetes, HIV infection, cancer‐related neuropathy (due to tumour invasion, surgical nerve damage, radiation or chemotherapy‐induced nerve damage) and lumbar degenerative disc disease. Other less common, but significant, sources of suffering are postherpetic neuralgia, complex regional pain syndrome, phantom limb pain and postsurgical nerve trauma. Central neuropathic pain can be caused by stroke (infarct or hemorrhage), multiple sclerosis, spinal cord injury and syringomyelia. Certain pain syndromes such as trigeminal neuralgia and vulvodynia, although clearly neuropathic and a source of tremendous suffering, are not discussed in the present article due to space constraints. There is an unmet need for the treatment of neuropathic pain as evidenced by reports of pain despite the use of opioids and anticonvulsants, continuing psychological difficulties, lack of access to treatments and patients seeking access to complementary therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».