Comparison of safety outcomes among Caucasian, Hispanic, Black, and Asian patients in duloxetine studies of chronic painful conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This post-hoc analysis was conducted to investigate if safety outcomes differed among race/ethnic subgroups of patients treated with duloxetine for chronic painful conditions. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Pooled data from 15 placebo-controlled clinical trials were used to compare the safety outcomes of duloxetine among patients of Caucasian, Hispanic, Asian, and Black race/ethnic origins. Patients were randomized to receive placebo (n = 2199) or duloxetine (n = 3148) for treatment of diabetic peripheral neuropathic pain, fibromyalgia, osteoarthritis pain, or chronic low back pain. For categorical outcomes such as study discontinuation, adverse events leading to discontinuation, and treatment-emergent adverse events, incidence rates were summarized by race/ethnic subgroups. The Breslow-Day test was used to assess the homogeneity of treatment odds ratios across the four subgroups. For continuous outcomes such as changes in vital signs, body weight, and laboratory measures, an analysis of covariance or analysis of variance model was used and duloxetine effects were compared among race/ethnic subgroups based on the test of treatment-by-subgroup interaction. RESULTS: No significant differences were found among race/ethnic subgroups for discontinuation due to adverse events except for anxiety (p = 0.040). Rates of nausea and decreased appetite were significantly higher (p ≤ 0.05) in duloxetine-treated patients compared with placebo-treated patients within each race/ethnic subgroup. The Breslow-Day test was not significant for most safety outcomes, nor were treatment-by-race/ethnic subgroup interactions (p > 0.1), which suggested duloxetine effects were not significantly different among race/ethnic subgroups. CONCLUSION: Overall, these results detected only minimal differences among safety outcomes assessed in these race/ethnic subgroups in patients treated with duloxetine for chronic painful conditions. The unbalanced sample sizes among the race/ethnic subgroups may have limited the power to detect treatment by race subgroup interactions. These post-hoc subgroup analyses were of an exploratory nature and the results should be interpreted with appropriate caution.
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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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».