Antidepressants Are Effective in Decreasing Neuropathic Pain After SCI: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review and assess the effectiveness and safety of antidepressants for neuropathic pain among individuals with spinal cord injury (SCI). METHODS: A systematic search was conducted using multiple databases for relevant articles published from 1980 to April 2014. Randomized controlled trials (RCTs) involving antidepressant treatment of neuropathic pain with ≥ 3 individuals and ≥ 50% of study population with SCI were included. Two independent reviewers selected studies based on inclusion criteria and then extracted data. Pooled analysis using Cohen's d to calculate standardized mean difference, standard error, and 95% confidence interval for primary (pain) and other secondary outcomes was conducted. RESULTS: Four RCTs met inclusion criteria. Of these, 2 studies assessed amitriptyline, 1 trazadone, and 1 duloxetine among individuals with neuropathic SCI pain. A small effect was seen in the effectiveness of antidepressants in decreasing pain among individuals with SCI (standardized mean difference = 0.34 ± 0.15; 95% CI, 0.05-0.62; P = .02). A number needed to treat of 3.4 for 30% or more pain relief was found by pooling 2 studies. Of these, significantly higher risk of experiencing constipation (risk ratio [RR] = 1.74; 95% CI, 1.09-2.78; P = .02) and dry mouth (RR = 1.39; 95% CI, 1.04-1.85; P = .02) was found amongst individuals receiving antidepressant treatment compared to those in the control group. CONCLUSIONS: The current meta-analysis demonstrates that antidepressants are effective in reducing neuropathic SCI pain. However, this should be interpreted with caution due to the limited number of studies. Further evaluation of long-term therapeutic options may be required.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».