Chondroitin sulphate for symptomatic osteoarthritis: critical appraisal of meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chondroitin sulphate (CS) is an important structural component of cartilage and is approved and regulated as a symptomatic slow-acting drug for osteoarthritis (OA) (SYSADOA) in Europe and some other countries. Although numerous studies have shown the clinical benefits of CS to decrease pain, improve functional disability, reduce non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) or acetaminophen consumption, and good tolerability with an additional carry-over effect, there are still some concerns regarding its effectiveness in treating OA. PURPOSE: To examine the data provided by meta-analyses to clarify the effectiveness of CS as a symptomatic treatment for OA. METHODS: A MEDLINE database search was conducted for appropriate meta-analyses published between 1997 and 2007. Five meta-analyses that limited their analysis to randomised controlled trials (RCTs) comparing CS with placebo or no-treatment control arms were retrieved. RESULTS: Four meta-analyses showed significant clinical effects of CS compared with placebo for pain and function measures and one demonstrated greater reduction of analgesic co-medication in patients assigned to the active treatment. In one meta-analysis, the 20 trials included in the study showed a high degree of heterogeneity and the conclusion that CS showed minimal symptomatic benefits was based on the analysis of only three trials. One meta-analysis showed that pain relief after CS treatment steadily increased between 4 and 12 weeks of treatment, whereas the time course of pain relief after treatment with NSAIDs decreased. Two meta-analyses reported consistently higher frequencies of side effects in the placebo group than in patients treated with CS. CONCLUSION: Data provided by these meta-analyses indicate that CS has a slight to moderate efficacy in the symptomatic treatment of OA, with an excellent safety profile.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».