Interactions between analgesic drug therapy and mindfulness-based interventions for chronic pain in adults: protocol for a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most current chronic pain treatment strategies have limitations in effectiveness and tolerability, and accumulating evidence points to the added benefits of rational combinations of different therapies. However, most published clinical trials of treatment combinations have involved combinations of 2 drugs, whereas very little research has been performed to characterize interactions between drug and nondrug interventions. Mindfulness-based interventions (MBIs) have been emerging as a safe and potentially effective treatment option in the management of chronic pain, but it is unclear how MBIs can and should be integrated with various other pain treatment interventions. Thus, we seek to review available clinical trials of MBIs for chronic pain to evaluate available evidence on the interactions between MBIs and various pharmacological treatments. METHODS: A detailed search of trials of MBIs for the treatment of chronic pain in adults will be conducted on the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO from their inception until the date the searches are run to identify relevant randomized controlled trials. Primary outcomes will include the following: (1) what concomitant analgesic drug therapies (CADTs) were allowed; (2) if and how trials controlled for CADTs and analyzed their interaction; and (3) results of available analyses of interactions between the MBI and CADT. PERSPECTIVE: This review is expected to synthesize available evidence describing the interactions between MBIs and various studied drug therapies for chronic pain. Available evidence may help inform the rational integration of MBIs with drug therapy for chronic pain.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».