Gabapentin for Neuropathic Pain: Systematic Review of Controlled and Uncontrolled Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy/effectiveness and side effects of gabapentin for the treatment of neuropathic pain. DESIGN: Systematic review of the literature. METHODS: Extensive search of several electronic databases located both controlled and uncontrolled studies. Efficacy was assessed through meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs), whereas the effectiveness of gabapentin in uncontrolled studies was assessed via a novel system of dichotomous classification of "bad" versus "good" results. FINDINGS: Thirty-five papers involving 727 patients with multiple neuropathic pain conditions met the inclusion criteria. The meta-analysis of the 2 high-quality, placebo-controlled RCTs showed positive effect of gabapentin in diabetic neuropathy and post-herpetic neuralgia. The addition of 2 low-quality, placebo-controlled RCTs did not alter the magnitude or direction of observed effect. The uncontrolled studies demonstrated positive effect on pain in different neuropathic syndromes, as well as benefit on different types of neuropathic pain; highest dose administered and rate-of-dose escalation showed wide variability between prescribers. Fewer and less severe side effects were reported in the uncontrolled studies. CONCLUSIONS: Gabapentin seems to be effective in multiple painful neuropathic conditions. The variable prescribing patterns of the uncontrolled studies raise the suspicion that effectiveness may be reduced if one limits administration of the drug to very low doses, whereas rapid dose escalation may be associated with increased central nervous system side effects. Well-designed controlled trials may provide insight into differential symptom sensitivity to the drug.
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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 | 0,018 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».