In-Hospital Management of Acute Trigeminal Neuralgia Pain Crises
Notice bibliographique
Résumé
Trigeminal neuralgia is the most common form of craniofacial neuropathic pain with an incidence of 4 to 29 per 100,000 people per year. Acute trigeminal neuralgia pain crises are characterized by increased pain frequency and severity and can impact oral intake and sleep, as well as mood. The diagnosis of acute trigeminal neuralgia is clinical and supported by magnetic resonance imaging demonstrating morphological changes in the trigeminal neurovascular bundle on the ipsilateral side of the pain. Patients often present to the hospital seeking relief from acute exacerbations, making it essential for physicians to understand the management of an acute pain crisis, which differs from the chronic management, especially as there may be limited neurology or pain specialist support after hours. The need for improved knowledge of the treatment of acute trigeminal neuralgia is evidenced by opioids being the most prescribed analgesia despite little efficacy in treating it, a lack of evidence supporting their use and concerning side-effects. This article summarizes the evidence behind pharmacological therapy with fosphenytoin, phenytoin, and lidocaine as rescue medications in acute trigeminal neuralgia through the case of a male patient, age 58 years, who experienced complete resolution of pain following administration of phenytoin.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».