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Enregistrement W2511401330 · doi:10.1177/0333102416660552

Comparative tolerability of treatments for acute migraine: A network meta-analysis

2016· review· en· W2511401330 sur OpenAlexaff
Kristian Thorlund, Kabirraaj Toor, Ping Wu, Keith Chan, Eric Druyts, Élodie Ramos, Rahul Bhambri, Anne Donnet, Richard Stark, Peter J. Goadsby

Notice bibliographique

RevueCephalalgia · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésTriptansMedicineRizatriptanMigraineTolerabilityAdverse effectPhonophobiaSumatriptanNauseaSomnolenceZolmitriptanAnesthesiaRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Migraine headache is a neurological disorder whose attacks are associated with nausea, vomiting, photophobia and phonophobia. Treatments for migraine aim to either prevent attacks before they have started or relieve attacks (abort) after onset of symptoms and range from complementary therapies to pharmacological interventions. A number of treatment-related adverse events such as somnolence, fatigue, and chest discomfort have previously been reported in association with triptans. The comparative tolerability of available agents for the abortive treatment of migraine attacks has not yet been systematically reviewed and quantified. Methods We performed a systematic literature review and Bayesian network meta-analysis for comparative tolerability of treatments for migraine. The literature search targeted all randomized controlled trials evaluating oral abortive treatments for acute migraine over a range of available doses in adults. The primary outcomes of interest were any adverse event, treatment-related adverse events, and serious adverse events. Secondary outcomes were fatigue, dizziness, chest discomfort, somnolence, nausea, and vomiting. Results Our search yielded 141 trials covering 15 distinct treatments. Of the triptans, sumatriptan, eletriptan, rizatriptan, zolmitriptan, and the combination treatment of sumatriptan and naproxen were associated with a statistically significant increase in odds of any adverse event or a treatment-related adverse event occurring compared with placebo. Of the non-triptans, only acetaminophen was associated with a statistically significant increase in odds of an adverse event occurring when compared with placebo. Overall, triptans were not associated with increased odds of serious adverse events occurring and the same was the case for non-triptans. For the secondary outcomes, with the exception of vomiting, all triptans except for almotriptan and frovatriptan were significantly associated with increased risk for all outcomes. Almotriptan was significantly associated with an increased risk of vomiting, whereas all other triptans yielded non-significant lower odds compared with placebo. Generally, the non-triptans were not associated with decreased tolerability for the secondary outcomes. Discussion In summary, triptans were associated with higher odds of any adverse event or a treatment-related adverse event occurring when compared to placebo and non-triptans. Non-significant results for non-triptans indicate that these treatments are comparable with one another and placebo regarding tolerability outcomes.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,048
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations71
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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