Traitement de la douleur chronique non cancéreuse à l’aide d’opioïdes : efficacité à long terme
Notice bibliographique
Résumé
La douleur chronique non cancéreuse (DCNC) est un phénomène complexe et des interventions multimodales qui abordent à la fois ses dimensions biologiques et psychosociales sont considérées comme l’approche optimale pour traiter ce type de désordre. La prescription d'opioïdes pour la DCNC a augmenté d’une façon fulgurante au cours des deux dernières décennies, mais les preuves supportant l'efficacité à long terme de ce type de médicament en termes de réduction de la sévérité de la douleur et d’amélioration de la qualité de vie des patients souffrant de DCNC sont manquantes. L'objectif de cette étude était d'investiguer dans un contexte de vraie vie l'efficacité à long terme des opioïdes pour réduire l’intensité et l’impact de la douleur et améliorer la qualité de vie reliée à la santé des patients souffrant de DCNC sur une période d’une année. Méthodes: Les participants à cette étude étaient 1490 patients (âge moyen = 52,37 (écart-type = 13,9); femmes = 60,9%) enrôlés dans le Registre Québec Douleur entre octobre 2008 et Avril 2011 et qui ont complété une série de questionnaires avant d'initier un traitement dans un centre multidisciplinaire tertiaire de gestion de la douleur ainsi qu’à 6 et 12 mois plus tard. Selon leur profil d'utilisation d'opioïdes (PUO), les patients ont été classés en 1) non-utilisateurs, 2) utilisateurs non persistants, et 3) utilisateurs persistants. Les données ont été analysées à l'aide du modèle d'équation d'estimation généralisée. Résultats: Chez les utilisateurs d’opioïdes, 52% en ont cessé la prise à un moment ou à un autre pendant la période de suivi. Après ajustement pour l'âge et le sexe, le PUO a prédit d’une manière significative l’intensité de la douleur ressentie en moyenne sur des périodes de 7 jours (p <0,001) ainsi que la qualité de vie physique (pQDV) dans le temps (p <0,001). Comparés aux non-utilisateurs, les utilisateurs persistants avaient des niveaux significativement plus élevés d'intensité de douleur et une moins bonne pQDV. Une interaction significative a été trouvée entre le PUO et le temps dans la prédiction de l’intensité de douleur ressentie à son maximum (p = 0,001), les utilisateurs persistants sont ceux rapportant les scores les plus élevés à travers le temps. Une interaction significative a aussi été observée entre le PUO et le type de douleur dans la prédiction de l'impact de la douleur dans diverses sphères de la vie quotidienne (p = 0,048) et de la mQDV (p = 0,042). Indépendamment du type de douleur, les utilisateurs persistants ont rapporté des scores plus élevés d'interférence de douleur ainsi qu’une moins bonne mQDV par rapport aux non-utilisateurs. Cependant, la magnitude de ces effets était de petite taille (d de Cohen <0,5), une observation qui remet en question la puissance et la signification clinique des différences observées entre ces groupes. Conclusion: Nos résultats contribuent à maintenir les doutes sur l'efficacité d’une thérapie à long terme à base d’opioïdes et remettent ainsi en question le rôle que peut jouer ce type de médicament dans l'arsenal thérapeutique pour la gestion de la DCNC.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».