Efficacy and Safety of N-Acetylcysteine for the Management of Chronic Pain in Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy and safety of N-acetylcysteine in the treatment of chronic pain. METHODS: A systematic search was carried out until April 2020 for clinical studies of N-acetylcysteine in the management of any persistent or recurrent chronic pain condition for adults ≥ 18 years old. Risk of bias was assessed using the validated risk of bias tools. When appropriate, a meta-analysis using a random-effects model was performed, with a fixed-effect model for sensitivity analysis. RESULTS: Nine studies (n = 863) were included (five randomized controlled trials [RCTs], two open-label non-comparative studies and two comparative studies), that evaluated patients with sickle cell disease (3), complex regional pain syndrome (1), pelvic pain/endometriosis (2), rheumatoid arthritis (1), diabetic neuropathy (1), and chronic neuropathic pain (1). In the pooled analysis of three RCTs, N-acetylcysteine did not reduce pain intensities (SMD -0.21, 95% confidence interval [CI]: -0.33 to 0.75, random-effects), improve functional outcomes (SMD 0.21, 95% CI -0.33 to 0.75) or quality of life (SMD 0.60, 95% CI: -4.44 to 5.64); however, sensitivity analysis with a fixed effect model demonstrated an effect for pain intensities and function. Due to adverse events being inconsistently reported, no conclusion could be made regarding safety of N-acetylcysteine in chronic pain. CONCLUSIONS: While there is some evidence to indicate N-acetylcysteine may provide analgesic efficacy for certain pain conditions, there is insufficient evidence to provide definitive evidence on NAC in chronic pain management. Larger-size RCTs spanning a variety of chronic pain conditions are needed to determine N-acetylcysteine's role, if any, in pain medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».