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Enregistrement W2798037293 · doi:10.1080/24740527.2018.1451252

Effectiveness of long-term opioid therapy among chronic non-cancer pain patients attending multidisciplinary pain treatment clinics: A Quebec Pain Registry study

2018· article· en· W2798037293 sur OpenAlexaffabout
Hichem Saïdi, M. Gabrielle Pagé, Mark A. Ware, Manon Choinière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Pain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityQuebec Rehabilitation Research NetworkCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidContext (archaeology)Quality of life (healthcare)Chronic painBrief Pain InventoryPhysical therapyMultidisciplinary approachAdverse effectInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The objective of this study was to investigate in a real-life context the effectiveness of long-term opioid therapy for reducing pain intensity and interference and improving health-related quality of life (QOL) in patients with chronic noncancer pain. Methods Participants were 893 patients (age = 52.4 ± 14.1, female = 62.4%) enrolled in the Quebec Pain Registry (2008–2011) who completed questionnaires before their first visit at one of three multidisciplinary pain management clinics and 6 and 12 months thereafter. Based on their opioid use profile (OUP), patients were categorized as nonusers, non-lasting users, or lasting users. Data were analyzed using generalized estimating equations. Results More than 60% of patients newly initiated on opioid therapy stopped their medication mainly because of adverse effects and/or lack of pain relief. OUP significantly predicted pain intensity and interference and physical QOL (pQOL; P values < 0.001). Lasting users of opioids reported higher levels of pain intensity and interference and poorer pQOL than nonusers and/or non-lasting users over the 12-month follow-up (P values < 0.001). However, all effect sizes were small, thus questioning the clinical significance of these group differences. Among lasting users, more than 20% of patients experienced a meaningful amelioration in pain intensity and interference as well as mental QOL (mQOL), whereas only 8% exhibited improved pQOL. Discussion A significant subgroup of patients may benefit from long-term opioid therapy in terms of pain severity and mQOL but the majority do not. The challenge facing clinicians is how to identify who the responders will be.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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