Targeting inflammation as a treatment modality for neuropathic pain in spinal cord injury: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of the present study was to examine the effectiveness of an anti-inflammatory intervention as a treatment for neuropathic pain following spinal cord injury (SCI). METHODS: This randomized, parallel-group, controlled clinical trial (NCT02099890) examined 20 participants with varying levels and severities of SCI, randomized (3:2) to either a 12-week anti-inflammatory diet, or control group. Outcome measures consisted of self-determined indices of pain as assessed using the neuropathic pain questionnaire (NPQ) and markers of inflammation as assessed by various pro- and anti-inflammatory cytokines, as well as the eicosanoids PGE2 and LTB4. RESULTS: A significant group × time interaction was found for sensory pain scores (p < 0.01). A Mann-Whitney test revealed that the change scores (3-month baseline) were significantly different between groups for IFN-y (U = 13.0, p = 0.01), IL-1β (U = 14.0, p = 0.01), and IL-2 (U = 12.0, p = 0.01). A Friedman test revealed the treatment group had a significant reduction in IFN-y (x (2) = 8.67, p = 0.01), IL-1β (x (2) = 17.78, p < 0.01), IL-6 (x (2) = 6.17, p < 0.05), while the control group showed no significant change in any inflammatory mediator. A stepwise backward elimination multiple regression analysis showed that the change in sensory neuropathic pain was a function of the change in the proinflammatory cytokines IL-2 and IFN-y, as well as the eicosanoid PGE2 (R = 0.689, R (2) = 0.474). CONCLUSIONS: Overall, the results of the study demonstrate the efficacy of targeting inflammation as a means of treating neuropathic pain in SCI, with a potential mechanism relating to the reduction in proinflammatory cytokines and PGE2. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT02099890.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».