Management of persistent idiopathic facial pain (PIFP) – An international Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Background/AimPersistent idiopathic facial pain (PIFP) is a rare condition with a lifetime prevalence of approximately 0.03%. It is characterized by persistent daily facial pain without identifiable cause and presents diagnostic and therapeutic challenges due to unknown pathophysiology, symptom overlap with other painful disorders, and limited evidence-based treatments. The aim of this Delphi study was to establish international consensus-derived guidelines for the management of patients with PIFP.MethodsA three-round Delphi study was conducted with 16 international pain experts, each with ≥10 years of clinical experience in pain management and extensive peer-reviewed publications. The first round involved open-ended questions, and the qualitative data were analyzed using systematic text condensation, resulting in a quantitative questionnaire with 42 statements. Subsequent rounds employed Likert-scale responses to these statements. Consensus was defined as ≥80% agreement or disagreement. In addition, if 11-12 (68-75 percent) out of the 16 experts agreed or disagreed, consensus was not reached, but a majority was considered to have a particular opinion.ResultsConsensus was reached in 35 out of the 42 statements (83%), emphasizing multidisciplinary collaboration and avoidance of invasive procedures in the treatment of PIFP. In an additional three statements (7%) a majority of the experts agreed with each other. In four statements (10%), no consensus or majority was reached. Pharmacological treatments, including tricyclic antidepressants, serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors, and gabapentinoids, may be considered; however, opioids should generally be avoided in the treatment of PIFP. Patient education and behavioral therapies are important interventions, and the most important measure of therapeutic success is improved quality of lifeConclusionThe present Delphi study has established internationally derived consensus guidelines and recommendations for the evaluation and comprehensive management of patients with PIFP. This is a first step in gathering knowledge for future evidence-based guidelines and more specific treatment recommendations. These international expert consensus guidelines recommend a multi- or interdisciplinary approach in managing PIFP, avoiding invasive interventions and prioritizing patient-centered outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».