Use of a simple pain model to evaluate analgesic activity of ibuprofen versus paracetamol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the analgesic activity of ibuprofen against paracetamol using a simple pain model. DESIGN: A double-blind study. SETTING: Twenty general practitioners in Harare, Zimbabwe. PATIENTS: Adults with acute sore throat of a maximum of two days' duration. INTERVENTIONS: One hundred and thirteen patients with acute pain associated with tonsillo-pharyngitis randomly received either 400 mg ibuprofen or 1000 mg paracetamol. The study design included repeated administration up to 48 hours to assess tolerability. MAIN OUTCOME MEASURES: At hourly intervals for six hours after the first dose of treatment, the patients evaluated pain intensity on swallowing, difficulty in swallowing and global pain relief according to visual analogue scales. RESULTS: Ibuprofen 400 mg was significantly more effective than paracetamol 1000 mg in all three ratings, at all time-points for pain intensity and difficulty in swallowing, and from two hours onwards for pain relief. There were no serious adverse effects and no statistically significant difference in the incidence of adverse effects in the two treatment groups. CONCLUSIONS: Sore throat pain provided a sensitive model to assess the analgesic efficacy of class I analgesics and discriminated between the analgesic efficacy of ibuprofen and paracetamol.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».