The Effectiveness of Anti-Nerve Growth Factor Monoclonal Antibodies in the Management of Pain in Osteoarthritis of the Hip and Knee: A PRISMA Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review and meta-analysis of the efficacy of anti-nerve growth factor (NGF) monoclonal antibodies in osteoarthritis pain (hip and knee). DESIGN: Grade the evidence for anti-NGF use. METHODS: An interdisciplinary work group conducted a literature search for anti-NGF use in osteoarthritis. The systematic review was performed in accordance with methods described by the Cochrane collaboration. General inclusion criteria included all osteoarthritis trials studying any monoclonal anti-NGF antibody at any dose/phase. Excluded studies were those where participants received NSAIDs or analgesics other than anti-NGF antibodies. The Jadad Scale score was used to assess the quality of the included studies. RESULTS: Thirteen studies were included in the analysis, involving 8145 participants with a diagnosis of hip and/or knee osteoarthritis. Anti-NGF antibody treatment was associated with a significant improvement in all Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) indices when compared to placebo. These agents were not associated with a significantly increased incidence of serious adverse events but were associated with significant increases in therapy discontinuation due to adverse events or side effects (e.g., peripheral neuropathy). CONCLUSIONS: Future randomized clinical trials are needed to characterize the overall risk-to-benefit ratio of anti-NGF antibodies in managing pain associated with OA, particularly with long-term use, in order to verify their efficacy and safety in clinical practice.
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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 | 0,023 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».