Randomized clinical trials of osteoarthritis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: The objective of this study was to review published randomized clinical trials (RCTs) of osteoarthritis (OA) in three time periods to determine the characteristics of RCTs and the types of outcome measures used and whether any changes have occurred. Methods: We identified RCTs assessing clinical efficacy of treatments for osteoarthritis published in English in 1987/1988, 1997/1998 and 2001/2002, using MEDLINE. RCTs were then assessed for baseline disease characteristics, treatment type and outcome measures utilized. We classified outcome measures into 10 broad subgroups. Results: The number of RCTs increased with each time period (31 in 1987/1988; 36 in 1997/1998; 91 in 2001/2002). The majority of RCTs were of knee, hip or both (94% in 1987/1988, 69% in 1997/1998, 71% in 2001/2002). The median duration of RCTs for all three time periods was ≤ 3 months. In 1987/1988, nonsteroidal anit‐inflammatory drugs (NSAIDs) accounted for 65% of RCTs. In 1997/1998, NSAID/COX‐2 trials accounted for 41.7%, with glucosamine (14%) and hyaluronan (11%). In 2001/2002, 28% of RCTs were related to NSAID/COX‐2 inhibitors and 25% to complementary therapies. The median number of participants was unchanged over the three time periods. The median number of outcome measures used at all three time periods was four (range 1–8). The most commonly used outcome measures were: (i) symptoms (pain, stiffness); (ii) function; (iii) global assessment (patient, physician); and (iv) composite scores (such as Western Ontario and McMaster [WOMAC] Osteoarthritis index) in order of use. There has been significant increase in use of function and composite score as outcome measures. Conclusion: There has been a recent increase in both the number and variety of therapeutic interventions for OA. This study shows that currently a wide variety of outcome measures are used. This reinforces the importance of using standardized responder criteria, such as the OMERACT‐OARSI set of responder criteria, which incorporate pain, function and patient's global assessment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,031 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».