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 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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».