Combination Therapy for Pain Management in Inflammatory Arthritis: A Cochrane Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy and safety of combination pain therapy for people with inflammatory arthritis (IA). METHODS: Systematic review of randomized controlled trials using Cochrane Collaboration methodology. Combination therapy was defined as at least 2 drugs from the following classes: analgesics, nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID), opioids, opioid-like drugs, and neuromodulators (antidepressants, anticonvulsants, and muscle relaxants). The main efficacy and safety outcomes were pain and withdrawals due to adverse events, respectively. RESULTS: Twenty-three trials (total of 912 patients) met inclusion criteria [22 in rheumatoid arthritis (RA) and 1 in a mixed population of RA and osteoarthritis]. All except 1 were published before 1990. All trials were at high risk of bias, and heterogeneity precluded metaanalysis. Statistically significant differences between treatment groups were reported in only 5/23 (22%) trials: in 3 trials combination therapy was better (2 trials with NSAID + analgesic versus NSAID only and 1 trial with 2 NSAID versus 1 NSAID), in 1 trial combination therapy was worse (opioid + neuromodulator versus opioid only), and in the fifth trial (NSAID + analgesic versus NSAID alone) reported results were mixed depending on the dosage used in the monotherapy arm. In general, there were no differences in safety and withdrawals due to inadequate analgesia between combination and monotherapy. CONCLUSION: Based on 23 trials, all at high risk of bias, there is insufficient evidence to establish the value of combination therapy over monotherapy for pain management in IA. Well-designed trials are needed to address this question.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».