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Enregistrement W2800948425 · doi:10.1093/rheumatology/key075.529

305 Pregabalin has efficacy for hand osteoarthritis pain: a proof-of-concept study using pain sensitisation measures

2018· article· en· W2800948425 sur OpenAlexaboutno aff
Nidhi Sofat, Mark Russell, Patrick Kiely, Thomas R. Barrick, Franklyn A. Howe

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregabalinOsteoarthritisProof of conceptPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Osteoarthritis (OA) is the most prevalent arthritis worldwide and is characterised by chronic pain and impaired physical function. Recent reports suggest that OA pain has inflammatory and neuropathic pain components, with many patients experiencing ongoing pain even after receiving treatment according to NICE guidelines including paracetamol, non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and joint injections. We have previously demonstrated that people with hand OA report features of pain sensitisation. We therefore hypothesised that heightened pain in hand OA could be reduced with duloxetine or pregabalin. In this prospective, double-blind, randomised clinical study, we recruited 65 participants, aged 40-75 years, with a Numerical Rating Scale (NRS) for pain of at least 5. Methods: Participants were randomised to one of the following three groups: duloxetine, pregabalin, and placebo. The primary endpoint was the NRS pain score, and the secondary endpoints included the Australian and Canadian Hand Osteoarthritis Index (AUSCAN) pain, stiffness, and function scores and quantitative sensory testing by pain pressure algometry. Participants were recruited from St George's University Hospitals NHS Trust and participation identification centres across the South London region. Each randomised subject was in the trial for a total of 13 weeks. All data was collected prospectively throughout the trial.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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