Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background and Aims</h3> Adequate analgesia can be challenging, as pharmacological options are not necessarily effective for all types of pain and have various side effects. Methadone is increasingly being considered in the management of both cancer- and non-cancer-related pain. Objective: To summarize the evidence on the effectiveness of methadone and review the side effects and cost of this drug. <h3>Methods</h3> PubMed, Medline, Embase, and Google Scholar databases were searched to identify Randomized Controlled Trials (RCTs) assessing methadone and a comparison drug. <h3>Results</h3> A total of 40 RCTs were included. The majority compared methadone to morphine or fentanyl. Methadone was effective in certain orthopedic, spinal, and cardiac surgeries. It was superior to fentanyl in the management of head-and-neck cancer pain. There was variability in the limited data on the management of neuropathic pain. Side effects experienced with methadone use were similar to a comparison drug. The effectiveness of methadone in the management of post-surgical and cancer pain was dependent on the procedure and cancer type, respectively. Methadone may be useful as an adjunctive analgesic, to lower the dose of another drug <h3>Conclusions</h3> Methadone may be a valuable in the management of post-surgical, cancer, or nociceptive pain, and in patients with renal impairment. Prescribers should consult a specialist prior to starting or discontinuing methadone. Future Research: Reported outcomes for measuring analgesia must be standardized. Patients should be stratified by procedure and cancer type in future RCTs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».