Opiate Antagonists for Chronic Pain: A Review on the Benefits of Low-Dose Naltrexone in Arthritis versus Non-Arthritic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain conditions create major financial and emotional burdens that can be devastating for individuals and society. One primary source of pain is arthritis, a common inflammatory disease of the joints that causes persistent pain in affected people. The main objective of pharmacological treatments for either rheumatoid arthritis (RA) or osteoarthritis (OA) is to reduce pain. Non-steroidal anti-inflammatory drugs, opioids, and opioid antagonists have each been considered in the management of chronic pain in arthritis patients. Naltrexone is an oral-activated opioid antagonist with biphasic dose-dependent pharmacodynamic effects. The molecule acts as a competitive inhibitor of opioid receptors at high doses. However, naltrexone at low doses has been shown to have hormetic effects and provides relief for chronic pain conditions such as fibromyalgia, multiple sclerosis (MS), and inflammatory bowel disorders. Current knowledge of naltrexone suggests that low-dose treatments may be effective in the treatment of pain perception in chronic inflammatory conditions observed in patients with either RA or OA. In this review, we evaluated the therapeutic benefits of low-dose naltrexone (LDN) on arthritis-related pain conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».