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Enregistrement W2900377812 · doi:10.1097/md.0000000000013115

Management of chronic pain in Ehlers–Danlos syndrome

2018· review· en· W2900377812 sur OpenAlexaff
Zhengyang Zhou, Abhitej Rewari, Harsha Shanthanna

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversitySt. Joseph's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic painPhysical therapyEhlers–Danlos syndromeComplex regional pain syndromeFibromyalgiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Ehlers-Danlos syndromes (EDSs) are a heterogeneous group of heritable connective tissue disorders involving defective collagen synthesis. Patients with EDS are prone for chronic myofascial pain, apart from other comorbidities. Although the initial pathology is commonly nociceptive, progression of EDS leads to neuropathies and central sensitization of pain signals. Overall, approximately 90% or more EDS patients suffer from chronic pain. There are no existing guidelines to manage chronic pain in EDS patients. In this article, we illustrate 2 case reports of EDS patients with chronic pain and review the relevant literature regarding the pathological considerations and management of chronic pain in EDS. PATIENT CONCERNS: Our first patient had worsening multiple joint pains despite treatment with medications and a recent diagnosis of EDS-type 3. The second patient had a complicated history including longstanding EDS and multiple previous surgeries. She was referred due to concern about complex regional pain syndrome (CRPS) in her upper extremity. DIAGNOSES: For the first patient, apart from chronic pain due to her EDS, her history also revealed that she suffered from kinesiophobia. For the second patient, a detailed clinical assessment revealed no signs of CRPS but instead a generalized worsening of EDS symptoms. INTERVENTIONS: Both patients were evaluated by the multidisciplinary team consisting of a pain physician, nurse, pain psychologist, and a kinesiologist. Their treatment involved optimization of daily medications, participation in pain self-management sessions that included cognitive behavioral therapy, graded exercises, coping, and relaxation strategies. OUTCOMES: Both patients demonstrated significantly better pain control and achieved overall improvement in daily living. LESSONS: EDS is a complex illness with a multitude of symptoms. As in our patients, EDS patients also suffer from panic and anxiety disorders that increase the burden of pain. Apart from optimization of medications, EDS patients are best managed by a multidisciplinary approach that includes pain education and life style changes. The caution that they are resistant to local anesthetics is unwarranted. Appropriate pain interventions in selected patients may have a role to decrease pain intensity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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