<p>Relationship Between Pain Reduction and Improvement in Health-Related Quality of Life in Patients with Knee Pain Due to Osteoarthritis Receiving Duloxetine: Exploratory Post Hoc Analysis of a Japanese Phase 3 Randomized Study</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This post hoc analysis of a Japanese phase 3 randomized study (ClinicalTrials.gov identifier: NCT02248480) investigated relationships between changes in pain severity and changes in health-related quality of life (HRQoL) in duloxetine-treated patients with knee osteoarthritis (OA). PATIENTS AND METHODS: Patients with knee OA and Brief Pain Inventory (BPI) average pain score ≥4 received duloxetine 60 mg/day or placebo for 14 weeks. Spearman rank correlation coefficients were calculated for change in pain severity, as assessed by the BPI, and change in HRQoL, as assessed by the items of the (i) 36-item Short-Form Health Survey (SF-36; a generic measure of HRQoL) and (ii) Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC; an OA-specific measure of HRQoL). RESULTS: After 14 weeks of treatment, there was a significantly greater improvement (p<0.001) for duloxetine (n=177) vs placebo (n=176) in BPI average pain severity score and significantly greater improvements (p<0.01) for duloxetine vs placebo for 5 of the 8 SF-36 domains (including the Role-Physical, Bodily Pain, and Physical Functioning domains) and all 24 individual WOMAC items. The correlation between BPI change from baseline and SF-36 item change from baseline was statistically significant (p<0.05) for 2 of the 8 SF-36 items (Bodily Pain, Physical Functioning) in duloxetine-treated patients. The correlation between BPI change from baseline and WOMAC item change from baseline was statistically significant for 22 of the 24 WOMAC items in duloxetine-treated patients. CONCLUSION: This post hoc analysis suggested that the pain reduction observed in duloxetine-treated patients with knee OA was associated with improvements in OA-specific aspects of HRQoL, ie, pain and physical functioning.
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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 | 0,057 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».