The Impact of Enrollment in a Specialized Interdisciplinary Neuropathic Pain Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain clinics have been created because of the increasing recognition of chronic pain as a very common, debilitating condition that requires specialized care. Neuropathic pain (NeP) is a multifaceted, specialized form of chronic pain that often requires input from multiple disciplines for assessment and management. OBJECTIVE: To determine the impact of an interdisciplinary clinic for evaluation and treatment of patients with NeP. METHODS: Patients with heterogeneous etiologies for NeP were prospectively evaluated using an interdisciplinary approach every six months. Diagnostic evaluation, comorbidity evaluation, education, and pharmacological and⁄or nonpharmacological management were completed. Severity (visual analogue scale) and features of pain (Modified Brief Pain Inventory), sleep difficulties (Medical Outcomes Study - Sleep Scale), mood⁄anxiety disruption (Hospital Anxiety and Depression Scale), quality of life (European Quality-of-Life Five-Domain index), health care resources use, patient satisfaction (Pain Treatment Satisfaction Scale and Neuropathic Pain Symptom Inventory) and self-perceived change in well-being (Patient Global Impression of Change scale) were examined at each visit. RESULTS: Pain severity only decreased after one year of follow-up, while anxiety and quality- of-life indexes improved after six months. Moderate improvements of sleep disturbance, less frequent medication use and reduced health care resource use were observed during enrollment at the NeP clinic. DISCUSSION: Despite the limitations of performing a real-world, uncontrolled study, patients with NeP benefit from enrollment in a small interdisciplinary clinic. Education and a complete diagnostic evaluation are hypothesized to lead to improvements in anxiety and, subsequently, pain severity. Questions remain regarding the long-term maintenance of these improvements and the optimal structure of specialized pain clinics.
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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 | 0,031 | 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 ».