The short-term effect and safety of duloxetine in osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous clinical trials indicated that duloxetine may be effective in the treatment of osteoarthritis (OA) pain. This meta-analysis is conducted to evaluate short term analgesic effect and safety of duloxetine in the treatment of OA. METHODS: Electronic databases were searched in February 2019, including PUBMED, EMBASE, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science. All eligible studies should be randomized controlled trials (RCTs) comparing duloxetine treatment group to placebo about OA pain relief and safety outcomes. RESULTS: Five RCTs with 2059 patients were involved in this systematic review and meta-analysis. Compared to placebo, duloxetine treatment showed significant better result, with higher reduction pain intensity (mean difference [MD] = -0.77, P < .00001), higher rates of both 30% and 50% reduction in pain severity (risk ratio [RR] = 1.42, P < .00001; RR = 1.62, P < .00001), lower mean Patient Global Improvement-Inventory (PGI-I) score (MD = -0.48, P < .00001). The results of the Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) score change from baseline to endpoint also favored duloxetine treatment group in all four categories, including total (MD = -5.43, P < .00001), pain (MD = -1.63, P = .001), physical function (MD = -4.22, P < .00001), and stiffness score (MD = -0.58, P < .00001). There were higher rates of treatment-emergent adverse events (TEAEs) (RR = 1.32, P < .00001) and discontinuation (RR = 1.88, P < .00001) in duloxetine group. However, there was no significant difference in the incidence of severe adverse events (SAEs) between these 2 groups (RR = 0.84, P = .68). CONCLUSION: Duloxetine was an effective and safe choice to improve pain and functional outcome in OA patients. However, further studies are still needed to find out the optimal dosage for OA and examine its long-term efficacy and safety. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42019128862.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».