Socio-demographic, clinical variables and pain among Egyptian patients of opioid use disorder with and without comorbid gabapentin use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction There is increased clinical use of gabapentin, these trends appear to chronologically align with the opioid overdose crisis and particularly with the increased restrictions on opioid prescription. Objectives The study aimed to assess the clinical variables, pain quality, and severity among patients with opioid use disorder as the main substance with and without gabapentin comorbid use. Methods The research involved 60 patients diagnosed with substance use disorder, divided into two groups: opioid use as the main substance and opioid use with comorbid gabapentin. All participants were assessed using a semi-structured clinical addiction interview, the structured clinical interview for diagnostic and statistical manual of mental disorders, the Addiction Severity Index, urine drug test, McGill Pain Questionnaire, and Douleur Neuropathique en 4 Questionnaire, in one interview setting. Results The study showed that pain relief was the main desirable effect in the gabapentin group, with 66.2% of the group experiencing it. Euphoria was the desirable effect in the opioid group, while overdose was more common in the gabapentin group. Respiratory complications were also more common in the Gabapentin group. Conclusion The study concluded that patients with comorbid gabapentin use disorder had a higher frequency of overdose, history of pain, and significant neuropathic pain, while less abstinence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».