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Enregistrement W2978110657

Pharmacologic management of chronic neuropathic pain: Review of the Canadian Pain Society consensus statement.

2017· review· en· W2978110657 sur OpenAlexaffabout
Alex Mu, Erica L. Weinberg, Dwight E. Moulin, Hance Clarke

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painMedicineTapentadolTramadolTricyclicChronic painPregabalinIntensive care medicineOpioidAnesthesiaAnalgesicPsychiatryPharmacologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide family physicians with a practical clinical summary of the Canadian Pain Society (CPS) revised consensus statement on the pharmacologic management of neuropathic pain. QUALITY OF EVIDENCE: A multidisciplinary interest group within the CPS conducted a systematic review of the literature on the current treatments of neuropathic pain in drafting the revised consensus statement. MAIN MESSAGE: Gabapentinoids, tricyclic antidepressants, and serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors are the first-line agents for treating neuropathic pain. Tramadol and other opioids are recommended as second-line agents, while cannabinoids are newly recommended as third-line agents. Other anticonvulsants, methadone, tapentadol, topical lidocaine, and botulinum toxin are recommended as fourth-line agents. CONCLUSION: Many pharmacologic analgesics exist for the treatment of neuropathic pain. Through evidence-based recommendations, the CPS revised consensus statement helps guide family physicians in the management of patients with neuropathic pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations121
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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