Multiple sclerosis-induced neuropathic pain
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic pain (NPP) is a chronic syndrome suffered by patients with multiple sclerosis (MS), for which there is no cure. Underlying cellular mechanisms involved in its pathogenesis are multifaceted, resulting in significant challenges in its management. In addition to its complex pathophysiology, the clinical management of MS-induced NPP is further complicated by the lack of clinical therapeutics trials specific to this population. The primary aim of the work underlying this thesis was to contribute to the evidence-based management of individuals with MS-induced NPP through the completion of two clinical therapeutics trials in this population. A secondary aim was to describe pain variability in this patient population through the development and validation of a pain variability algorithm tool. Resulting from this work, we demonstrated that nabilone – a synthetic oral cannabinoid – represents an effective, well-tolerated and novel treatment for MS-induced NPP. Additionally, we show that the SSRI paroxetine was poorly tolerated in our patient population, with a correspondingly high attrition rate. As a result, we were unable to determine any treatment effect in this trial due to insufficient recruitment due to drop-out. Lastly, we were able to define and describe pain instability in this cohort, noting that approximately 30% of individuals with MS-induced NPP experiencing highly variable daily pain. The results of these projects provide novel information for this patient population. Patients currently living with the daily burden of MS-induced NPP would benefit from additional trials ensuing from this, and other, research in order to initiate a momentum for much-needed clinical research in this complicated patient cohort.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».