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Enregistrement W2120518759 · doi:10.1186/ar4441

Review of pharmacological therapies in fibromyalgia syndrome

2014· review· en· W2120518759 sur OpenAlexaff
Winfried Häuser, Brian Walitt, Mary‐Ann Fitzcharles, Claudia Sommer

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDuloxetineTolerabilityObservational studyFibromyalgiaPregabalinIntensive care medicineMilnacipranPharmacotherapyAmitriptylineClinical trialDrugPhysical therapyAlternative medicineInternal medicineAdverse effectPharmacologyPsychiatryAntidepressant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review addresses the current status of drug therapy for the management of fibromyalgia syndrome (FMS) and is based on interdisciplinary FMS management guidelines, meta-analyses of drug trial data, and observational studies. In the absence of a single gold-standard medication, patients are treated with a variety of drugs from different categories, often with limited evidence. Drug therapy is not mandatory for the management of FMS. Pregabalin, duloxetine, milnacipran, and amitriptyline are the current first-line prescribed agents but have had a mostly modest effect. With only a minority of patients expected to experience substantial benefit, most will discontinue therapy because of either a lack of efficacy or tolerability problems. Many drug treatments have undergone limited study and have had negative results. It is unlikely that these failed pilot trials will undergo future study. However, medications, though imperfect, will continue to be a component of treatment strategy for these patients. Both the potential for medication therapy to relieve symptoms and the potential to cause harm should be carefully considered in their administration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations180
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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