A Qualitative Systematic Review of Head‐to‐Head Randomized Controlled Trials of Oral Analgesics in Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropathic pain (NP) encompasses many difficult-to-treat disorders. There are few head-to-head, comparative, randomized controlled trials (RCTs) of drugs for NP in different analgesic categories, or of different drugs within a category, despite many placebo-controlled RCTs for individual agents. Well-designed head-to-head comparative trials are an effective way to determine the relative efficacy and safety of a new drug. OBJECTIVE: To perform a systematic review of head-to-head RCTs of oral analgesics in NP. METHODS: A systematic review of RCTs involving NP patients was performed, of which head-to-head comparative trials were selected. Reference lists from published systematic reviews were searched. These studies were rated according to the Jadad scale for quality. RESULTS AND CONCLUSIONS: Twenty-seven such trials were identified. Seventeen were comparisons of different analgesics, and 10 were of different drugs within an analgesic class. Important information was obtained about the relative efficacy and safety of drugs in different categories and within a category. Some significant differences between active treatments were reported. Trial inadequacies were identified. More and improved head-to-head RCTs are needed to inform clinical choices.
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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 | 0,078 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».