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Enregistrement W3159933909 · doi:10.1093/rheumatology/keab247.105

P108 Anti-nerve growth factor (anti-NGF) antibodies as analgesia in the management of osteoarthritis

2021· article· en· W3159933909 sur OpenAlexaboutno aff
Jashmitha Rammanohar, James P. Sutton, K.T. Matthew Seah, Wasim Khan, Kendrick To

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntramuscular injections and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisContext (archaeology)Nerve growth factorJadad scaleKnee painInternal medicineCochrane LibraryPhysical therapyMeta-analysisAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims Osteoarthritis is a major cause of morbidity and disability. Much of this comes from joint pain, which is exacerbated by movement and exercise. Pharmacological analgesia therefore not only has the obvious benefit of alleviating pain, but in doing so, it also facilitates exercise (a pillar of conservative management). Non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and opioids are currently the main analgesics used in this context. However, these agents can cause unwanted side effects and are contraindicated in some patients. We thus conducted a systematic review and meta-analysis using the Cochrane collaboration criteria to evaluate the efficacy of anti-nerve growth factor (anti-NGF) antibodies as potential alternative analgesics in osteoarthritis of the hip and/or knee. Whilst tanezumab has been studied extensively and monoclonal anti-NGF antibodies have been reviewed in other pain states, this is the first systematic review of three key anti-NGF antibodies: tanezumab, fulranumab and fasinumab in symptomatic hip and/or knee osteoarthritis. Methods An interdisciplinary work group conducted a literature search across seven electronic databases for the use of anti-NGF antibodies in osteoarthritis. All hip/knee osteoarthritis studies investigating anti-NGF antibodies regardless of dose regimen or phase of trial were included. Studies in which participants received NSAIDs or analgesics other than anti-NGF antibodies, or studies in which the only intervention was the administration of anti-NGF antibodies in combination with NSAIDs or other analgesics were excluded. The Jadad Scale score was used to assess the quality of each study. Results Thirteen studies involving 8,145 patients with a diagnosis of hip and/or knee osteoarthritis were analysed. Demographic information including duration of disease and Kellgren-Lawrence grades were also extracted. Anti-NGF antibodies showed significant improvements compared to placebo as rated on the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) scales for pain (SMD= -0.50, 95% CI -0.71 to -0.28, P < 0.00001; I2 = 88%), physical function (SMD= -0.82, 95% CI -1.09 to -0.55, P < 0.00001; I2 = 94%) and stiffness (SMD= -0.88, 95% CI -1.22 to -0.54, P < 0.00001; I2 = 95%). These agents were not associated with a significant increase in serious adverse events but were associated with a significant increase in discontinuation due to adverse events, abnormal peripheral sensations and peripheral neuropathy. Conclusion Anti-NGF antibodies appear very promising with regard to alleviating osteoarthritic hip/knee pain but more studies are needed to determine the optimal dosage and the overall risk-to benefit ratio, particularly with long-term use. Disclosure J. Rammanohar: None. J. Sutton: None. K. Seah: None. W.S. Khan: None. K. To: None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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