Topical analgesics for neuropathic pain: an evidence-informed guide for the practicing clinician
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate available evidence for the efficacy and safety of topical analgesics for neuropathic pain and to offer treatment guidance. METHODS: An expert panel searched PubMed (Medline) and reference lists of published articles for available literature assessing 8 categories of topical analgesics used to treat various neuropathic pain conditions. The panel rated the level of analgesic efficacy evidence for each treatment and considered safety, ease of use, and cost. The degree of consensus on the recommendations among the panelists was measured. RESULTS: There was strong evidence and high consensus that capsaicin 8% is effective for diabetic peripheral neuropathy and postherpetic neuralgia and that lidocaine is effective for postherpetic neuralgia. There was strong evidence and moderate consensus that capsaicin 8% could be effective for HIV-induced neuropathy. There was moderate evidence and high consensus that lidocaine is likely effective for diabetic peripheral neuropathy, idiopathic neuropathy, and postsurgical neuropathy and that capsaicin 8% might be effective for chemotherapy-induced peripheral neuropathy and complex regional pain syndrome. Evidence was weak for other topical medications, though the panel strongly agreed that antidepressants might help with postherpetic neuralgia, complex regional pain syndrome, postsurgical neuropathy, and post-traumatic neuropathy; that nonsteroidal anti-inflammatory drugs could help with postsurgical neuropathy; and that gabapentin might benefit vulvodynia. There was less agreement about whether antidepressants might benefit diabetic peripheral neuropathy, chemotherapy-induced peripheral neuropathy, and vulvodynia and whether capsaicin 8% could be effective for postsurgical neuropathy. CONCLUSIONS: Recommendations were based on a survey and grading of existing literature and, when strong evidence was lacking, the collective clinical expertise of panelists.
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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 | 0,017 | 0,064 |
| 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 ».