Management of aromatase inhibitor-associated musculoskeletal symptoms: A systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
157 Background: Aromatase inhibitor-associated musculoskeletal symptoms (AIMSS) are experienced by a significant number of women on adjuvant aromatase inhibitors for breast cancer. These symptoms can result in therapy noncompliance and there is no accepted standardised treatment. We believe that this is the first systematic review to consider the evidence for all pharmacological and non-pharmacological interventions in the treatment of AIMSS. Methods: We conducted a systematic search in PubMed, EMBASE, CINAHL and CENTRAL. Clinical trials and observational studies for all potential pharmacological and non-pharmacological interventions were included. Two reviewers screened the results and extracted the relevant data. Risk of bias for the full papers were assessed using JADAD or a modified Newcastle Ottawa score, with conference abstracts and letters to the editor excluded from this process. Results: Of 1260 records being identified, 887 unique citations were screened with 93 full text papers retrieved for assessment, and 37 selected for inclusion. We identified 9 pharmacological interventions (RCT = 3, pre-post = 4, cohort = 2) and 28 non-pharmacological interventions (RCT/CCT = 16, pre-post = 8, cohort = 3). The largest number of studies were for various exercise interventions (n = 7) with the largest trial showing a 29% decrease in worst joint pain scores compared to the control (2%, p < 0.001). The highest number of RCTs was for acupuncture (n = 5), the majority of which showed a significant benefit with both real and sham acupuncture. Other single RCTs showing benefit include the use of testosterone, calcitonin and etoricoxib. No study adequately controlled for contamination bias from extraneous variables of both pharmacological and non-pharmacological interventions. Conclusions: Given that pharmacological treatment is often recommended for AIMSS, it is surprising that there is limited published evidence for its use. Although the interventions being used appear tolerable with minimal adverse effects, the current level of evidence is low, and additional large RCTs with more rigorous controlling for contamination from other interventions are required to confirm some of the reported promising results.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».