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Enregistrement W2899534382 · doi:10.1515/sjpain-2018-0317

The utility/futility of medications for neuropathic pain – an observational study

2018· article· en· W2899534382 sur OpenAlexaffabout
Stephen Butler, Daniel Eek, Lena Ring, Allen Gordon, Rolf Karlsten

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Pain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studySpecialtyNeuropathic painPopulationNeurologyPhysical therapyDiabetic neuropathyPatient satisfactionDiabetes mellitusEmergency medicineFamily medicineInternal medicineSurgeryPsychiatryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims The RELIEF (Real Life) study by AstraZeneca was designed as an observational study to validate a series of Patient Reported Outcome (PRO) questionnaires in a mixed population of subjects with neuropathic pain (NP) coming from diabetes, neurology and primary care clinics. This article is an analysis of a subset of the information to include the medications used and the effects of pharmacological treatment over 6 months. The RELIEF study was performed during 2010-2013. Methods Subjects were recruited from various specialty clinics and one general practice clinic across Canada. The subjects were followed for a total of 2 years with repeated documentation of their status using 10 PROs. A total of 210 of the recruited subjects were entered into the data base and analyzed. Of these, 123 had examination-verified painful diabetic neuropathy (PDN) and 87 had examination-verified post-traumatic neuropathy (PTN). To evaluate the responsiveness of the PROs to change, several time points were included and this study focusses primarily on the first 6 months. Subjects also maintained a diary to document all medications, both for pain and other medical conditions, including all doses, start dates and stop dates, that could be correlated to changes in the PRO parameters. Results RELIEF was successful in being able to correlate the validity of the PROs and this data was used for further AstraZeneca Phase 1, 2, and 3 clinical trials of NP. To our surprise, there was very little change in pain and low levels of patient satisfaction with treatment during the trial. Approximately 15% of the subjects reported improvement, 8% worsening of pain, the remainder reported pain unchanged despite the use of multiple medications at multiple doses, alone or in combination with frequent changes of medications and doses over the study. Those taking predominantly NSAIDs (COX-inhibitors) did no worse than those taking the standard recommended medications against NP. Conclusions Since this is a real-life study, it reflects the clinical utility of a variety of internationally recommended medications for the treatment of NP. In positive clinical trials of these medications in selected "ideal" subjects, the effects are not overwhelming - 30% are 50% improved on average. This study shows that in the real world the results are not nearly as positive and reflects information from non-published negative clinical trials. Implications We still do not have very successful medications for NP. Patients probably differ in many respects from those subjects in clinical trials. This is not to negate the use of recommended medications for NP but an indication that success rates of treatment are likely to be worse than the data coming from those trials published by the pharmaceutical industry.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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