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Enregistrement W2982156115 · doi:10.1097/md.0000000000017647

Individual opioids, and long- versus short-acting opioids, for chronic noncancer pain

2019· article· en· W2982156115 sur OpenAlexafffund
Atefeh Noori, Jason W. Busse, Behnam Sadeghirad, Reed Siemieniuk, Li Wang, Rachel Couban, David N. Juurlink, Lehana Thabane, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésMedicineMeta-analysisMEDLINEOpioidPlaceboRandomized controlled trialChronic painCINAHLPhysical therapyPsychological interventionInternal medicinePsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Opioids are frequently prescribed for the management of patients with chronic non-cancer pain (CNCP). Previous meta-analyses of efficacy and harms have combined treatment effects across all opioids; however, specific opioids, pharmacokinetic properties (ie, long acting vs short acting), or the type of formulation (ie, immediate vs extended release) may be a source of heterogeneity for pooled effects. METHODS: We will conduct a network meta-analysis (NMA) of randomized controlled trials evaluating opioids for CNCP. We will acquire eligible studies through systematic searches of EMBASE, MEDLINE, CINAHL, AMED, PsycINFO, and the Cochrane Central Registry of Controlled Trials (CENTRAL). Eligible studies will have randomly allocated adult CNCP patients to an oral or transdermal opioid versus another type of opioid (or formulation) or placebo, and follow patients for ≥ 4 weeks. We will collect outcome data for pain intensity, physical function, nausea, vomiting, and constipation. Pairs of reviewers will, independently and in duplicate, abstract data from eligible trials and assess risk of bias using a modified Cochrane tool. We will assess coherence of our networks through both a global test, and by comparing direct and indirect evidence for each comparison with node-splitting. RESULTS: Using a frequentist approach, we will conduct random effects multiple treatment meta-analysis to establish treatment effects of individual opioids for each outcome. The certainty of evidence for pooled treatment effects will be assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. We will categorize interventions from most to least effective based on the effect estimates obtained from NMAs and their associated certainty of evidence, as follows: superior to both placebo and alternatives; superior to placebo, but inferior to alternatives; and no better than placebo. CONCLUSION: This NMA will determine the relative effectiveness and adverse effects of individual opioids among patients with CNCP. Our results will help inform the appropriateness of assuming similar beneficial and adverse effects of varying opioid formulations. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This systematic review is registered with Prospective Register of Systematic Reviews, an international prospective register of systematic reviews (registration no.: CRD42018110331), available at https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=110331.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,018
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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