Pharmacological treatments of neuropathic pain: real-life comparisons using propensity score matching
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Studies comparing different drug treatments for chronic neuropathic pain (NP) are very limited. We, therefore, examined 4 recommended treatments, namely, antidepressants (duloxetine, venlafaxine, and tricyclic antidepressants), antiepileptics (gabapentine and pregabalin), weak opioids, and strong opioids, among patients with NP evaluated before first visit in a tertiary pain treatment centre and 6 months later. Patients with both a clinical diagnosis of NP and a DN4 score ≥3/7 were selected from patients enrolled in the Quebec Pain Registry. Each participant was assigned an inverse weighting of the probability of receiving any NP treatment, taking into account their age, sex, baseline pain intensity, pain duration, pain catastrophizing tendency, education level, employment, and comedications at 6-month follow-up (M6). Patients were considered as improved if they presented at least a 30% reduction on average pain intensity at M6 compared with baseline. A total of 944 patients completed both baseline and M6 evaluations. Overall, 23.0% of patients were significantly improved for pain intensity at M6. There was no significant difference in proportions patients taking or not antidepressants, gabapentinoids, or weak opioids. Among patients taking strong opioids (N = 288), 13.9% (N = 40/288) were improved vs 27.0% (177/656) of those who were not on opioids (P < 0.004). Inverse probability of treatment weighting confirmed that the proportion of patients who improved was significantly lower among those taking strong opioids compared with those who did not (P < 0.001). In conclusion, long-term use of strong opioids is a treatment suited for a limited proportion of patients with chronic NP.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».