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Enregistrement W2489701077 · doi:10.1016/j.sjpain.2016.07.002

Osteoarthritis patients with pain improvement are highly likely to also have improved quality of life and functioning. A post hoc analysis of a clinical trial

2016· article· en· W2489701077 sur OpenAlexaboutno aff
Paul M. Peloso, R Andrew Moore, Wen‐Jer Chen, Hsiao-Yi Lin, Davis Gates, Walter L. Straus, Zoran Popmihajlov

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Pain · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePost-hoc analysisQuality of life (healthcare)OsteoarthritisPhysical therapyClinical trialPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This analysis evaluated whether osteoarthritis patients achieving the greatest pain control and lowest pain states also have the greatest improvement in functioning and quality of life. METHODS: Patients (n=419) who failed prior therapies and who were switched to etoricoxib 60mg were categorized as pain responders or non-responders at 4 weeks based on responder definitions established by the Initiative on Methods, Measurement, and Pain (IMMPACT) criteria, including changes from baseline of ≥15%, ≥30%, ≥50%, ≥70% and a final pain status of ≤3/10 (no worse than mild pain). Pain was assessed at baseline and 4 weeks using 4 questions from the Brief Pain Inventory (BPI) (worst pain, least pain, average pain, and pain right now), and also using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) pain subscale. We examined the relationship between pain responses with changes from baseline in two functional measures (the BPI Pain Interference questions and the WOMAC Function Subscale) as well as changes from baseline in quality of life (assessed on the SF-36 Physical and Mental Component Summaries). We also sought to understand whether these relationships were influenced by the choice of the pain instrument used to assess response. We contrast the mean difference in improvements in the functional and quality of life instruments based on pain responder status (responder versus non-responder) and the associated 95% confidence limits around this difference. RESULTS: Patients with better pain responses were much more likely to have improved functional responses and improved quality of life, with higher mean changes in these outcomes versus pain non-responders, regardless of the choice of IMMPACT pain response definition (e.g., using any of 15%, 30%, 50%, 70% change from baseline) or the final pain state of ≤3/10. There was an evident gradient, where higher levels of pain response were associated with greater mean improvements in function and quality of life. The finding that greater pain responses led to greater functional improvements and quality of life gains was not dependent on the manner in which pain was evaluated. Five different pain instruments (e.g., the 4 questions on pain from the BPI pain questionnaire and the WOMAC pain subscale) consistently demonstrated that pain responders had statistically significantly greater improvements in function and quality of life compared to pain non-responders. This suggests these results are likely to be generalizable to any validated pain measure for osteoarthritis. CONCLUSIONS: Pain is an efficient outcome measure for predicting broader patient response in osteoarthritis. Patients who do not achieve timely, acceptable pain states over 4 weeks were less likely to experience functional or quality of life improvements. IMPLICATIONS: Good pain improvements in osteoarthritis with a valid pain instrument are a proxy for good improvements in both function and quality of life. Therefore proper osteoarthritis pain assessment can lead to efficient evaluations in the clinic.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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