Osteoarthritic pain: a review of current, theoretical and emerging therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite exciting progress and growth in the understanding of molecular and cellular mechanisms of chronic pain, osteoarthritis (OA) pain remains a challenging clinical entity to treat. There is an emerging diversity of algogenic mechanisms suggesting heterogeneity in pain aetiology in the OA patient population. OBJECTIVE/METHODS: This review article summarises key issues in existing therapies for OA pain and highlights the emerging compounds in early and late development. It also highlights where tolerability may be a concern, especially in the older populations in which treatment interactions for co-morbid conditions may further narrow therapeutic index. Importantly, the authors also examine the diversity of biology that underpins OA pain and highlight the opportunities for the future. RESULTS/CONCLUSIONS: Many emerging therapies are presently in proof-of-concept clinical testing for treatment of OA. A growing understanding of the heterogeneity in the OA patient population, will challenge the ability to accurately understand observed efficacy or safety signals in these relatively small trials and how they may titrate to a broader patient population. We may need to wait several more years to understand whether the need for a differentiated therapy demanded by patients, payors and physicians alike, will be met.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».