Management of pain in end‐stage renal disease patients: Short review
Notice bibliographique
Résumé
Pain management in end stage renal disease (ESRD) patients is a complex and challenging task to accomplish, and effective pain and symptom control improves quality of life. Pain is prevalent in more than 50% of hemodialysis patients and up to 75% of these patients are treated ineffectively due to its poor recognition by providers. A good history for PQRST factors and intensity assessment using visual analog scale are the initial steps in the management of pain followed by involvement of palliative care, patient and family counseling, discussion of treatment options, and correction of reversible causes. First line should be conservative management such as exercise, massage, heat/cold therapy, acupuncture, meditation, distraction, music therapy, and cognitive behavioral therapy. Analgesics are introduced according to WHO guidelines (by the mouth, by the clock, by the ladder, for the individual, and attention to detail) using three-step analgesic ladder model. Neuropathic pain can be controlled by gabapentin and pregabalin. Substitution/addition of opioid analgesics are indicated if pain control is not optimal. Commonly used opioids in ESRD patients are tramadol, oxycodone, hydromorphone, fentanyl, methadone, and buprenorphine. Methadone, fentanyl, and buprenorphine are the ideal analgesics in ESRD. However, complex pain syndrome requires multidrug analgesic regimen comprising opioids, non-opioids, and adjuvant medication, which should be individualized to the patient to achieve adequate pain control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».