Tetrodotoxin for Chemotherapy-Induced Neuropathic Pain: A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled, Parallel-Dose Finding Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tetrodotoxin (TTX) has emerged as a potentially efficacious agent for chemotherapy-induced neuropathic pain (CINP), a prevalent, debilitating condition often resistant to analgesics. This randomized, double-blind, dose-finding study was undertaken to explore safety and trends in efficacy of four TTX doses and to identify a dose for further study. One hundred and twenty-five patients with taxane- or platinum-related CINP received subcutaneous placebo or TTX (7.5 µg twice daily (BID), 15 µg BID, 30 µg once daily (QD), 30 µg BID) for four consecutive days. Primary outcome measure was average patient-reported Numeric Pain Rating Scale (NPRS) score during Days 21–28 post-treatment. Changes in mean NPRS score were not statistically different between cohorts, due to small trial size and influence of a few robust placebo responders. Cumulative responder analysis showed significant difference from placebo with 30 µg BID cohort using the maximum response at any timepoint (p = 0.072), 5-day (p = 0.059), 10-day (p = 0.027), and 20-day (p = 0.071) rolling averages. In secondary quality of life (QOL) outcomes, 30 µg BID cohort also differed significantly from placebo in a number of SF-36 and CIPN20 subscales. Most adverse events (AE) were mild or moderate with oral paresthesia (29.6%) and oral hypoesthesia (24.8%) as most common.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle