A Single-Blind Placebo Run-In Study of Venlafaxine XR for Activity-Limiting Osteoarthritis Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Osteoarthritis pain is a significant problem for our aging population. Non-steroidal anti-inflammatory drugs and opioids are effective treatments, but have significant adverse effects, so there is a need for alternative treatments. Selective norepinephrine-serotonin reuptake inhibitor antidepressants may provide a new treatment option for osteoarthritis pain. METHODS: We performed a single-blind placebo run-in trial of 150-225 mg of venlafaxine in 18 subjects with activity-limiting osteoarthritis pain. Each subject received 2 weeks of placebo followed by 10 weeks of venlafaxine. The primary outcome was reduction in average pain intensity between 2 and 12 weeks. For subjects not completing the trial, their last observation was carried forward as an imputed outcome. RESULTS: Average pain on the Brief Pain Inventory (BPI) was 4.7 at baseline, 4.4 after the 2-week placebo run-in, and 3.3 at 12 weeks (25% decrease, P = 0.03). Nine subjects (50%) reported at least 30% pain reduction between weeks 2 and 12. The Western Ontario and McMasters University Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score at baseline was 2.0, 1.8 after 2 weeks, and 1.7 after 12 weeks. This represented a 6% decrease in pain between weeks 2 and 12 (P = 0.42), with two subjects (11%) reported at least 30% pain relief between weeks 2 and 12 on the WOMAC. Effects on self-reported physical and role function and depression were marginal or non-significant, and observed physical function did not improve. CONCLUSION: Venlafaxine significantly reduced pain intensity on the BPI and marginally improved self-reported function. Venlafaxine should be investigated further in a larger randomized trial for the treatment of osteoarthritis pain.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».