Early optimized pharmacological treatment in patients with depression and chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Major depressive disorder (MDD) is the leading cause of disability worldwide. Patients with MDD have high rates of comorbidity with mental and physical conditions, one of which is chronic pain. Chronic pain conditions themselves are also associated with significant disability, and the large number of patients with MDD who have chronic pain drives high levels of disability and compounds healthcare burden. The management of depression in patients who also have chronic pain can be particularly challenging due to underlying mechanisms that are common to both conditions, and because many patients with these conditions are already taking multiple medications. For these reasons, healthcare providers may be reluctant to treat such patients. The Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) guidelines provide evidence-based recommendations for the management of MDD and comorbid psychiatric and medical conditions such as anxiety, substance use disorder, and cardiovascular disease; however, comorbid chronic pain is not addressed. In this article, we provide an overview of the pathophysiological and clinical overlap between depression and chronic pain and review evidence-based pharmacological recommendations in current treatment guidelines for MDD and for chronic pain. Based on clinical experience with MDD patients with comorbid pain, we recommend rapidly and aggressively treating depression according to CANMAT treatment guidelines, using antidepressant medications with analgesic properties, while addressing pain with first-line pharmacotherapy as treatment for depression is optimized. We review options for treating pain symptoms that remain after response to antidepressant treatment is achieved.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».