Anticonvulsants in the treatment of low back pain and lumbar radicular pain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of anticonvulsants (e.g., gabapentin, pregabalin) to treat low back pain has increased substantially in recent years despite limited supporting evidence. We aimed to determine the efficacy and tolerability of anticonvulsants in the treatment of low back pain and lumbar radicular pain compared with placebo. METHODS: A search was conducted in 5 databases for studies comparing an anticonvulsant to placebo in patients with nonspecific low back pain, sciatica or neurogenic claudication of any duration. The outcomes were self-reported pain, disability and adverse events. Risk of bias was assessed using the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) scale, and quality of evidence was assessed using Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). Data were pooled and treatment effects were quantified using mean differences for continuous and risk ratios for dichotomous outcomes. RESULTS: Nine trials compared topiramate, gabapentin or pregabalin to placebo in 859 unique participants. Fourteen of 15 comparisons found anticonvulsants were not effective to reduce pain or disability in low back pain or lumbar radicular pain; for example, there was high-quality evidence of no effect of gabapentinoids versus placebo on chronic low back pain in the short term (pooled mean difference [MD] -0.0, 95% confidence interval [CI] -0.8 to 0.7) or for lumbar radicular pain in the immediate term (pooled MD -0.1, 95% CI -0.7 to 0.5). The lack of efficacy is accompanied by increased risk of adverse events from use of gabapentinoids, for which the level of evidence is high. INTERPRETATION: There is moderate- to high-quality evidence that anticonvulsants are ineffective for treatment of low back pain or lumbar radicular pain. There is high-quality evidence that gabapentinoids have a higher risk for adverse events. PROTOCOL REGISTRATION: PROSPERO-CRD42016046363.
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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 | 0,019 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».