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Enregistrement W2885576350 · doi:10.1016/j.jor.2018.08.022

Are non-steroidal anti-inflammatory drug injections an alternative to steroid injections for musculoskeletal pain?: A systematic review

2018· review· en· W2885576350 sur OpenAlexaff
Vandit Sardana, Joanna Burzynski, Khaled Hasan, Paul Zalzal

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal Hormones and Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleMEDLINECorticosteroidSystematic reviewPhysical therapyDrugInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the potential side effect profile of steroids, the need for an alternative injectable anti-inflammatory is needed. The purpose of this systematic review was to compare corticosteroid injections with non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) injections for musculoskeletal pain. METHODS: Reviewers with methodological and content expertise searched three databases: PUBMED, Medline and EMBASE. Two blinded reviewers searched, screened, and evaluated the data quality. Data was abstracted in duplicate. Agreement and descriptive statistics are presented. RESULTS: Four studies were included. All four studies found no statistically significant differences in improvements on the visual analog scale. The follow-up period within the four studies ranged between 2 weeks and 3 months. No statistically significant differences were demonstrated between the two groups with regards to functional outcomes. INTERPRETATION: The studies reviewed, while limited in quantity, show that compared with corticosteroids, NSAIDs provide equivalent, if not better, pain relief from the musculoskeletal ailments assessed. Further, there is weak evidence supporting a lower recurrence rate of symptoms with NSAIDs when compared to corticosteroids. There is a need for more long-term high-quality studies on this topic. LEVEL OF EVIDENCE: Level II (Systematic review of Level II and III studies).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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