Duloxetine in OsteoArthritis (DOA) study: effects of duloxetine on pain and function in end-stage hip and knee OA – a pragmatic enriched randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some osteoarthritis (OA) patients experience inadequate pain relief from analgesics like acetaminophen and nonsteroidal anti-inflammatory drugs. This could be the result of experienced non-nociceptive centralized pain. Placebo-controlled randomized trials (RCT) have proven the effectiveness of duloxetine for OA and several chronic pain conditions where central sensitization (CS) is one of the key underlying pain mechanisms. OBJECTIVES: Assess the efficacy of an 8-week duloxetine treatment compared to usual care in end-stage knee and hip OA patients with a level of centralized pain. DESIGN: Pragmatic, enriched, open-label RCT. METHODS: Patients were randomized to duloxetine or to care-as-usual. Primary outcome was pain in the index joint, measured with the pain domain of the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) or the Hip disability and Osteoarthritis Outcome Score (HOOS). The intention-to-treat principle was used, with mixed-model repeated measures to analyze the effect. RESULTS: One hundred eleven patients were randomized. Nearly 44% felt much to very much better after duloxetine usage compared to 0% in the care-as-usual group (p < 0.001). The duloxetine group scored 11.3 points (95%CI: 5.8, 16.8) better on the pain domain of the KOOS/HOOS (p < 0.001). Knee patients improved significantly more than hip patients (18.7 [95%CI: 11.3, 26.1] versus 6.0 [95%CI: - 2.6, 14.5] points better). CONCLUSIONS: Adding duloxetine treatment seems to be beneficial for end-stage knee OA patients with neuropathic-like symptoms (at risk of CS). End stage Hip OA patients seem to be nonresponsive to duloxetine. TRIAL REGISTRATION: Dutch Trial Registry with number NTR 4744 (15/08/2014) and in the EudraCT database with number 2013-004313-41 .
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».