A Systematic Review of Lifestyle Interventions for Neuropathy and Neuropathic Pain: Smoking Cessation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neuropathic pain (NP), resulting from damage to the somatosensory nervous system, affects 7–10% of the global population and remains poorly managed despite available therapies. Smoking has been associated with increased pain severity and disease burden, yet its role in neuropathy/NP has not been systematically reviewed. This systematic review synthesizes the existing literature on smoking status and its relationship with neuropathy/NP incidence, prevalence, and severity. Methods: The review was conducted in accordance with PRISMA guidelines and included studies that assessed smoking consumption, dependency, quantity, and cessation in individuals with neuropathy/NP. Summary estimates were stratified by exposure type, and pooled odds ratios and relative risks were calculated. Results: Across 62 studies comprising cohort, case–control, and cross-sectional designs, smoking was consistently associated with greater NP prevalence and pain severity. Smoking dependency was linked to increased incidence, while cessation was associated with reduced risk of NP. Despite considerable heterogeneity and risk of bias, particularly from subjective exposure measurement and inconsistent classification, this relationship remained statistically significant. Conclusions: Findings support the role of smoking as a modifiable risk factor in various etiologies of neuropathy/NP. Cessation may represent a low-cost, low-risk, low-tech adjunctive therapy; however, further robust cessation interventional trials are needed, particularly for less common infectious causes of chronic NP such as leprosy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle