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Enregistrement W3107000599 · doi:10.2196/22905

Efficacy and Safety of Medicines Targeting Neurotrophic Factors in the Management of Low Back Pain: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2020· review· en· W3107000599 sur OpenAlexvenueno aff
Rodrigo R N Rizzo, Michael C Ferraro, Michael A. Wewege, Aidan G Cashin, Hayley B. Leake, Edel O’Hagan, Matthew D. Jones, Sylvia M. Gustin, James H. McAuley

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSciaticaMeta-analysisMEDLINEAdverse effectPlaceboClinical trialRandomized controlled trialCochrane LibraryCINAHLPhysical therapyAlternative medicineInternal medicinePsychological interventionPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain (LBP) is the leading cause of years lived with disability worldwide. Most people with LBP receive the diagnosis of nonspecific LBP or sciatica. Medications are commonly prescribed but have limited analgesic effects and are associated with adverse events. A novel treatment approach is to target neurotrophins such as nerve growth factor (NGF) to reduce pain intensity. NGF inhibitors have been tested in some randomized controlled trials (RCTs) in recent years, showing promise for the treatment of chronic LBP; however, their efficacy and safety need to be evaluated to guide regulatory actions. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the efficacy and safety of medicines targeting neurotrophins in patients with LBP and sciatica. METHODS: In this systematic review, we will include published and unpublished records of parallel RCTs and the first phase of crossover RCTs that compare the effects of medicines targeting neurotrophins with any control group. We will search the CENTRAL, MEDLINE, Embase, CINAHL, ClinicalTrials.gov, EU Clinical Trials Register, and WHO International Clinical Registry Platform databases from inception. Pairs of authors will independently screen the records for eligibility, and we will independently extract data in duplicate. We will conduct a quantitative synthesis (meta-analysis) with the studies that report sufficient data and compare the medicines of interest versus placebo. We will use random-effects models and calculate estimates of effects and heterogeneity for each outcome. We will assess the risk of bias for each study using the Cochrane Collaboration tool, and form judgments of confidence in the evidence according to GRADE recommendations. We will use the PRISMA statement to report the findings. We plan to conduct subgroup analyses by condition, type of medication, and time point. We will also assess the impact of a potential new trial on an existing meta-analysis. Data from studies that meet inclusion criteria but cannot be included in the meta-analysis will be reported narratively. RESULTS: The protocol was registered on the Open Science Framework on May 19, 2020. As of December 2020, we have identified 1932 records. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis will assess the evidence for the efficacy and safety of NGF inhibitors for pain in patients with nonspecific LBP and sciatica. The inclusion of new studies and unpublished data may improve the precision of the effect estimates and guide regulatory actions of the medications for LBP and sciatica. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework; https://osf.io/b8adn/. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/22905.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,036
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,005

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 Opus0,432
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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