Side effects can enhance treatment response through expectancy effects: an experimental analgesic randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
In randomized controlled trials, medication side effects may lead to beliefs that one is receiving the active intervention and enhance active treatment responses, thereby increasing drug-placebo differences. We tested these hypotheses with an experimental double-blind randomized controlled trial of a nonsteroidal anti-inflammatory drug with and without the addition of atropine to induce side effects. One hundred healthy volunteers were told they would be randomized to either combined analgesics that might produce dry mouth or inert placebos. In reality, they were randomized double blind, double-dummy to 1 of the 4 conditions: (1) 100 mg diclofenac + 1.2 mg atropine, (2) placebo + 1.2 mg atropine, (3) 100 mg diclofenac + placebo, or (4) placebo + placebo, and tested with heat-induced pain. Groups did not differ significantly in demographics, temperature producing moderate pain, state anxiety, or depression. Analgesia was observed in all groups; there was a significant interaction between diclofenac and atropine, without main effects. Diclofenac alone was not better than double-placebo. The addition of atropine increased pain relief more than 3-fold among participants given diclofenac (d = 0.77), but did not enhance the response to placebo (d = 0.09). A chain of mediation analysis demonstrated that the addition of atropine increased dry mouth symptoms, which increased beliefs that one had received the active medication, which, in turn, increased analgesia. In addition to this indirect effect of atropine on analgesia (via dry mouth and beliefs), analyses suggest that among those who received diclofenac, atropine directly increased analgesia. This possible synergistic effect between diclofenac and atropine might warrant future research.
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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 | 0,023 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».