Targeting the Opioid Pathway for Uremic Pruritus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients undergoing hemodialysis or peritoneal dialysis often experience pruritus which is associated with morbidity and mortality. One proposed treatment approach is to target the opioid pathway using either µ-opioid antagonists or κ-opioid agonists. OBJECTIVE: To review the efficacy of targeting the opioid pathway for pruritus among dialysis patients (uremic pruritus). DESIGN: Systematic review and meta-analysis. SETTING/METHODS: The systematic review included randomized controlled and randomized crossover trials identified in the MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases (1990 to June 2014) evaluating the efficacy of µ-opioid antagonists or κ-opioid agonists in the treatment of uremic pruritus. PATIENTS: Adult (≥18 years) chronic dialysis patients. MEASUREMENTS: The primary outcome being evaluated was reduction in itch severity measured on a patient-reported visual analog scale (VAS). RESULTS: Five studies out of 3587 screened articles met the inclusion criteria. Three studies evaluated the efficacy of naltrexone, a µ-opioid antagonist, and 2 studies evaluated the efficacy of nalfurafine, a κ-opioid agonist. Duration of included studies was short, ranging from 2 to 9 weeks. LIMITATIONS: < .001) greater reduction of itch severity (measured on a 100-mm VAS) than placebo in the treatment of uremic pruritus. CONCLUSIONS: Nalfurafine holds some promise with respect to the treatment of uremic pruritus among dialysis patients. However, more long-term randomized controlled trials evaluating the efficacy of therapies targeting the opioid pathway for uremic pruritus are required.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».