A.02 Long-term outcomes in the management of central neuropathic pain syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Central neuropathic pain syndromes are a result of central nervous system injury, most commonly related to stroke, spinal cord injury, or multiple sclerosis. These syndromes are much less common than peripheral etiologies, with less known regarding optimal treatment. The objective of this study was to determine the long-term clinical effectiveness of the management of central relative to peripheral neuropathic pain at tertiary pain centers. Methods: Patients diagnosed with central (n=79) and peripheral (n=710) neuropathic pain were identified from a prospective observational cohort from seven Canadian tertiary centers. Data regarding patient -characteristics, analgesic use, and patient-reported outcomes were collected at baseline and 12-month follow-up. The primary outcome was the composite of reduced average pain intensity and pain interference. Secondary outcomes included assessments of function, mood, and quality-of-life. Results: At 12-month follow-up, 13.5% (95%CI,5.6-25.8) of patients achieved ≥30% reduction in pain, whereas 38.5% (95%CI,25.3-53.0) achieved a ≥1 point reduction in pain interference; 9.6% (95%CI,3.2-21.0) of patients achieving both these measures. Patients with peripheral neuropathic pain were more likely to achieve this primary outcome at 12-months (25.3% of patients; 95%CI,21.4-29.5) (p=.012). Conclusions: Patients with central neuropathic pain were less likely to achieve a meaningful improvement in pain and function compared to patients with peripheral neuropathic pain at 12-month follow-up.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».