How Do Gastrointestinal or Liver Comorbidities Influence the Choice of Pain Treatment in Inflammatory Arthritis? A Cochrane Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess efficacy and safety of pharmacological pain treatment in patients with inflammatory arthritis (IA) and gastrointestinal (GI) or liver comorbidities. METHODS: A systematic literature search was performed using Medline, Embase, and Cochrane Controlled Trial Register up to June 2010, as well as American College of Rheumatology and European League Against Rheumatism meeting abstracts (2007-2010). The population investigated was defined as patients with IA and existing or prior reported GI or liver disease treated with nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID), opioids or opioid-like drugs, paracetamol, antidepressants, neuromodulators, or muscle relaxants. Outcomes of interest were defined as efficacy evaluated by common pain measures and safety evaluated by withdrawals due to adverse events, worsening of comorbidity, and mortality. RESULTS: Out of 2869 identified studies only a single open-arm trial fulfilled inclusion criteria assessing the safety and efficacy of naproxen in 58 patients with active rheumatoid arthritis and GI comorbidities. The presence of fecal occult blood was reported in 1/58 participants tested between Weeks 1 to 26 and 2/32 participants tested between Weeks 27 to 52. Over the course of the study, 7 participants (12.1%) withdrew due to adverse events; no serious adverse events were reported. Among the 14 studies excluded due to inclusion of a mixed population (osteoarthritis or other rheumatic conditions) or an intervention that was already withdrawn, 5 trials reported a higher risk of developing GI events in patients with prior GI events when treated with NSAID. CONCLUSION: Very little evidence regarding safety and efficacy of pain treatment in patients with IA and GI or hepatic comorbidities was found. In patients with a history of GI events, extrapolating from other studies, NSAID should be used cautiously since there is evidence that these patients are at a higher risk of developing adverse events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».