The Pattern of Gabapentin Use in a Tertiary Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about current practice in using the anticonvulsant gabapentin in the management of cancer-related neuropathic pain. OBJECTIVES: The main objective of this study was to describe the pattern of gabapentin use as an adjuvant analgesic for cancer-related neuropathic pain in patients admitted to a tertiary palliative care unit. METHODS: A retrospective medical chart review for 150 patients admitted to a tertiary palliative care unit over a period of 10 months. Abstracted data included patient characteristics, primary diagnoses, pain scores, and the type and dose of opioids and other adjuvants used. RESULTS: Of the 147 patients with a cancer diagnosis, 45 (31%) had neuropathic pain. Of those, 22 (49%) received gabapentin. The final daily dose of gabapentin ranged from 100 mg-3,000 mg (mean: 941 mg +/- 665 mg; median: 900 mg). Gabapentin was discontinued in 10 patients (46%). Suggested adverse effects included sedation (n = 4), dizziness (n = 1), and bitter taste (n = 1). The change in pain scores was not significantly different in those who continued on gabapentin compared to those who discontinued it. CONCLUSIONS: The retrospective nature of the study and the small sample size render solid conclusions difficult to make. However, gabapentin was discontinued in approximately half the patients who received it, and often when only modest doses were used. Similar studies from other centres may improve understanding of current practices and aid in designing future clinical trials on the subject.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».