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Enregistrement W3011362252

PEER umbrella systematic review of systematic reviews: Management of osteoarthritis in primary care.

2020· article· en· W3011362252 sur OpenAlexaff
Joey Ton, Danielle Perry, Betsy Thomas, G. Michael Allan, Adrienne J. Lindblad, James McCormack, Michael R. Kolber, Scott Garrison, Samantha Moe, Rodger Craig, Nicolas Dugré, Karenn Chan, Caitlin R Finley, Rhonda Ting, Christina Korownyk

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaCollege of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSystematic reviewInternal medicineRelative riskMeta-analysisOsteoarthritisCochrane LibraryViscosupplementationMEDLINEAlternative medicineConfidence interval
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine how many patients with chronic osteoarthritis pain respond to various non-surgical treatments. DATA SOURCES: PubMed and the Cochrane Library. STUDY SELECTION: Published systematic reviews of randomized controlled trials (RCTs) that included meta-analysis of responder outcomes for at least 1 of the following interventions were included: acetaminophen, oral nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), topical NSAIDs, serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs), tricyclic antidepressants, cannabinoids, counseling, exercise, platelet-rich plasma, viscosupplementation, glucosamine, chondroitin, intra-articular corticosteroids, rubefacients, or opioids. SYNTHESIS: In total, 235 systematic reviews were included. Owing to limited reporting of responder meta-analyses, a post hoc decision was made to evaluate individual RCTs with responder analysis within the included systematic reviews. New meta-analyses were performed where possible. A total of 155 RCTs were included. Interventions that led to more patients attaining meaningful pain relief compared with control included exercise (risk ratio [RR] of 2.36; 95% CI 1.79 to 3.12), intra-articular corticosteroids (RR = 1.74; 95% CI 1.15 to 2.62), SNRIs (RR = 1.53; 95% CI 1.25 to 1.87), oral NSAIDs (RR = 1.44; 95% CI 1.36 to 1.52), glucosamine (RR = 1.33; 95% CI 1.02 to 1.74), topical NSAIDs (RR = 1.27; 95% CI 1.16 to 1.38), chondroitin (RR = 1.26; 95% CI 1.13 to 1.41), viscosupplementation (RR = 1.22; 95% CI 1.12 to 1.33), and opioids (RR = 1.16; 95% CI 1.02 to 1.32). Preplanned subgroup analysis demonstrated no effect with glucosamine, chondroitin, or viscosupplementation in studies that were only publicly funded. When trials longer than 4 weeks were analyzed, the benefits of opioids were not statistically significant. CONCLUSION: Interventions that provide meaningful relief for chronic osteoarthritis pain might include exercise, intra-articular corticosteroids, SNRIs, oral and topical NSAIDs, glucosamine, chondroitin, viscosupplementation, and opioids. However, funding of studies and length of treatment are important considerations in interpreting these data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations250
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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