The effect of Sativex in neuropathic pain and spasticity in spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neuropathic pain and spasticity after spinal cord injury represent significant but still unresolved problems, which cause considerable suffering and reduced quality of life for patients with spinal cord injury. Treatment of neuropathic pain and spasticity is complicated and patients often receive incomplete relief from present available and recommended treatment. Cannabinoids has shown efficacy on both neuropathic pain and spasticity in patients with spinal cord injury, but the studies one the topic has been too small to make a general conclusion for patients with spinal cord injury. Aims: To investigate the effect of Sativex (cannabinoid agonist given as an oral mucosal spray), on neuropathic pain and spasticity in patients with spinal cord injury. Methods: A randomized, double-blind, placebo-controlled crossover study. We will include 30 patients with neuropathic pain and 30 patients with spasticity. Because many patients have dual symptoms, we expect to include 50 patients. A numeric rating scale for pain intensity and spasticity (0-10 point) will be used to measure primary outcome. Present status: Due to recent changes by the Danish Health and Medicines Authority, it is presently illegal to drive when using Sativex, which impedes the inclusion of patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 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 ».