Pain and Analgesic Use in Patients With Chronic Kidney Disease Not on Dialysis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is common in patients with chronic kidney disease (CKD), yet pain management in non-dialysis-dependent CKD (NDD-CKD) is underexplored. Inappropriate analgesic use poses significant risks in this population. OBJECTIVE: To evaluate patterns of analgesic use-specifically opioids and NSAIDs-and associated clinical characteristics in patients with NDD-CKD. METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA 2020 guidelines. Databases including PubMed and ClinicalTrials.gov were searched in December 2024 using MeSH terms related to CKD, analgesics, opioids, and NSAIDs. Inclusion criteria targeted NDD-CKD patients with reported analgesic use. Data extraction and risk of bias assessments were performed independently by two reviewers. RESULTS: Nine studies encompassing 3,674,959 patients were included. Opioid use was reported in 324,111 patients (22.8%), while NSAIDs were used in 1,095,052 (77.1%). Opioid use increased with CKD severity and pain intensity, but was associated with higher mortality, especially in frail or comorbid patients. NSAID use was prevalent in early-stage CKD and associated with nephrotoxic risk and may occur without clinician oversight. Regional variation and inconsistent prescribing practices were noted. No study directly compared opioid vs. NSAID outcomes. CONCLUSION: Analgesic use in NDD-CKD is widespread and varies by region, CKD stage, and pain severity. Inadequate pain control is common. Standardized guidelines tailored to CKD patients are urgently needed to optimize pain management while minimizing harm.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».