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Enregistrement W3147902099 · doi:10.1002/14651858.cd014682

Antidepressants for pain management in adults with chronic pain: a network meta-analysis

2021· article· en· W3147902099 sur OpenAlexfundno aff
Hollie Birkinshaw, Claire Friedrich, Peter Cole, Christopher Eccleston, Marc Serfaty, Gavin Stewart, Simon White, Andrew Moore, Tamar Pincus

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on Disability and Rehabilitation ResearchNational Health and Medical Research CouncilEli Lilly JapanRehabilitation Research and Development ServiceNational Institutes of HealthJohns Hopkins UniversityAngelini PharmaShionogiKansainvälisen Liikkuvuuden ja Yhteistyön KeskusNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPfizerOdense UniversitetshospitalAcademy of FinlandMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareAhvaz Jundishapur University of Medical SciencesU.S. Department of Veterans AffairsArthritis SocietyMashhad University of Medical SciencesIran University of Medical SciencesValeant Pharmaceuticals InternationalHealth Technology Assessment ProgrammeSaint Joseph UniversityGlaxoSmithKlineJapan Agency for Medical Research and DevelopmentTehran University of Medical Sciences and Health ServicesCommission on Higher EducationCanadian Institutes of Health ResearchShahid Beheshti University of Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteEli Lilly and Company
Mots-clésMoodAdverse effectMedicineChronic painDepression (economics)Quality of life (healthcare)Meta-analysisIntervention (counseling)PsychiatryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

 ObjectivesThis is a protocol for a Cochrane Review (intervention).The objectives are as follows:To assess the comparative e icacy and safety of antidepressants for adults with chronic pain.We will achieve this by:assessing the e icacy of antidepressants by type, class and dose in improving pain, mood, patient global impression of change, physical functioning, sleep quality and quality of life; assessing the number of adverse events of antidepressants by type, class and dose; ranking antidepressants in the e icacy of treating pain, mood and adverse events.Background  This is a protocol for a Cochrane Review and network meta-analysis to assess the comparative e icacy and safety of antidepressants for adults with chronic pain. Description of the conditionChronic pain is common in adults internationally, and is defined as pain lasting or recurring for more than three months (IASP 2019).Chronic pain can occur with no tissue damage apparent.Therefore, the definition of chronic pain is split into primary chronic pain and secondary chronic pain.Primary chronic pain is diagnosed when the pain cannot be better explained by another condition, and is characterised by disability and emotional distress (e.g.non-specific low back pain; Treede 2015).Secondary chronic pain is pain that can be attributed to a specific, recognisable cause, and is grouped into the following six categories.Cancer-related pain: pain caused by cancer or treatment, including pain caused by chemotherapy.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,030
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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