The Role of Opioids in Pain Management in Elderly Patients with Chronic Kidney Disease: A Review Article
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a global public health problem. Pain is one of the most generally experienced symptoms by CKD patients. Pain management is a key clinical activity; nonetheless, insufficient pain management by health professionals keeps it up. Opioids as pain relievers are a class of naturally-derived and synthetic medications. They act through interactions with receptors in peripheral nerves. Numerous pharmacokinetic alterations happen with aging that influence drug disposition, metabolism, and quality of life. Acetaminophen alone, or combined with low-potency opioid dose is regarded as the safest pain-relieving choice for CKD. Morphine and codeine are probably eluded in renal impairment patients and used with excessive carefulness. Tramadol, oxycodone, and hydromorphone can be used by patient monitoring, while methadone, transdermal fentanyl, and buprenorphine seem to be safe to use in older non-dialysis patients with renal impairment. Consistent with the available literature, the main aim of this review was to explore the occurrence of chronic pain and its opioid treatment in CKD patients. According to this review, more and well-made randomized controlled trials are necessary to find appropriate opioid doses and explore the occurrence of side effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».