Antidepressants in the Treatment for Chronic Low Back Pain: Questioning the Validity of Meta‐Analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To contrast the analgesic effect of duloxetine with antidepressants reported in other published randomized clinical trials (RCTs) and review articles in patients with chronic low back pain (CLBP). METHODS: In this narrative review, the results of 13 RCTs and 5 systematic reviews examining the analgesic effect of various antidepressants in CLBP were contrasted with those of 3 placebo-controlled duloxetine RCTs. Treatment effects based on the Brief Pain Inventory (BPI) average score in the duloxetine RCTs were assessed in all completers (by study and overall) and in last-observation-carried-forward (LOCF) analyses (extracted from study reports). 30%- and 50%-reduction response rates were compared between duloxetine and placebo. RESULTS: Eleven different antidepressants were examined in 13 individual RCTs. Sample sizes, treatment durations, and analysis methods varied across studies. Reviews each included 5 to 9 of the RCTs and came to different conclusions regarding the analgesic effect of antidepressants: 2 found no evidence while 3 reported some evidence. The completer analysis showed greater improvements in BPI average scores with duloxetine vs. placebo (significant in 2 studies). Overall, the least square mean (standard error) difference between treatments was - 0.7 (0.15) (P < 0.0001). Overall response rates were significantly larger with duloxetine than with placebo. CONCLUSIONS: Due to the diversity of previous studies and the pooling methods used, the conclusions regarding the analgesic effect of antidepressants in CLBP drawn from systematic reviews must be interpreted with caution. Appropriately designed and powered studies similar to recently published duloxetine studies are recommended to demonstrate the analgesic effect of antidepressants.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle