Attitudes Towards and Management of Opioid-induced Hyperalgesia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Opioid-induced hyperalgesia (OIH) is a phenomenon whereby opioids increase patients' pain sensitivity, complicating their use in analgesia. We explored practitioners' attitudes towards, and knowledge concerning diagnosis, risk factors, and treatment of OIH. MATERIALS AND METHODS: We administered an 18-item cross-sectional survey to 850 clinicians that managed chronic pain with opioid therapy. RESULTS: The survey response rate was 37% (318/850). Most respondents (240/318, 76%) reported they had observed patients with OIH in their practice, of which 38% (84/222) reported OIH affected >5% of their chronic pain patients. The majority (133/222, 60%) indicated that OIH could result from any dose of opioid therapy. The most commonly endorsed chronic pain conditions associated with the development of OIH were fibromyalgia (109/216, 51%) and low back pain (91/216, 42%), while 42% (91/216) indicated that no individual chronic pain condition was associated with greater risk of OIH. The most commonly endorsed opioids associated with the development of OIH were oxycodone (94/216, 44%), fentanyl (86/216, 40%), and morphine (84/216, 39%); 27% (59/216) endorsed that no specific opioid was more likely to result in OIH. Respondents commonly managed OIH by opioid dose reduction (147/216, 68%), administering a nonopioid adjuvant (133/216, 62%), or discontinuing opioids (95/216, 44%). DISCUSSION: Most clinicians agreed that OIH is a complication of opioid therapy, but were divided regarding the prevalence of OIH, etiological factors, and optimal management.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».