Notice bibliographique
Résumé
Background: Neuropathic pain presents a therapeutic challenge because patients cannot be relieved from it, even when all known medical options have been tried. Several treatment guidelines have been provided, and several pharmacotherapies have been proposed with non-pharmacological treatments. This study aimed to present the current pharmacological and non-pharmacological treatments used to treat patients with neuropathic pain. Furthermore, several treatment guidelines for neuropathic pain are compared.Current Concepts: Tricyclic antidepressants, gabapentinoids, and serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors are the first-line agents recommended by clinical guidelines in several countries. Tramadol and topical agents are recommended as second-line agents. Opioids and cannabinoids are recommended as third-line agents; cannabinoids are recommended by Canadian treatment guidelines. Combination therapy may be more effective because it results in synergistic pain-relieving effects, and the individual drug dose may be lower. Non-pharmacologic treatment is recommended as third-line or supplementary management because of the lack of evidence.Discussion and Conclusion: Several guidelines have recommended similar drugs; however, it is impossible to completely cure neuropathic pain. Therefore, therapeutic goals must be realistically discussed to improve patient compliance. In addition, additional studies based on pathophysiological mechanisms should be conducted to improve the management of neuropathic pain.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».