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Enregistrement W4281900950 · doi:10.1002/ejp.1988

The effect of duloxetine on mechanistic pain profiles, cognitive factors and clinical pain in patients with painful knee osteoarthritis—A randomized, <scp>double‐blind</scp>, <scp>placebo‐controlled</scp>, crossover study

2022· article· en· W4281900950 sur OpenAlexaboutno aff
Kristian Kjær Petersen, Asbjørn Mohr Drewes, Anne Estrup Olesen, Nadia Ammitzbøll, Davide Bertoli, Christina Brock, Lars Arendt‐Nielsen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenShionogiNovo NordiskAalborg UniversitetDanmarks GrundforskningsfondDaiichi Sankyo EuropeNational Research FoundationGigtforeningen
Mots-clésDuloxetineOsteoarthritisCrossover studyPlaceboMedicineKnee painAnesthesiaDuloxetine HydrochlorideCognitionPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Duloxetine is indicated in the management of pain in osteoarthritis. Evidence suggests that duloxetine modulates central pain mechanisms and cognitive factors, and these factors are assumed contributing to the analgesic effect. This proof-of-mechanism, randomized, placebo-controlled, crossover, double-blinded trial evaluated the effect of duloxetine on quantitative sensory testing (QST), cognitive factors and clinical pain in patients with osteoarthritis and to predict the analgesic effect. METHODS: Twenty-five patients completed this cross-over study with either 18-week duloxetine (maximum 60 mg/daily) followed by placebo or vice-versa. Pressure pain thresholds, temporal summation of pain and conditioned pain modulation were assessed using cuff algometry. The Hospital Anxiety and Depression Scale and the Pain Catastrophizing Scale evaluated cognitive factors. Clinical pain was assessed using Brief Pain Inventory and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index. Linear regression models were used to predict the analgesic effect of duloxetine. RESULTS: Depending on the clinical pain outcome, 40%-68% of patients were classified as responders to duloxetine. Linear regression models predicted the analgesic effect (predictive value of 45%-75% depending on clinical pain outcome parameter) using a combination of pretreatment QST parameters, cognitive factors and clinical pain. No significant changes were found for QST, cognitive factors or clinical pain on a group level when comparing duloxetine to placebo. CONCLUSION: A combination of pretreatment QST, cognitive factors and clinical pain was able to predict the analgesic response of duloxetine. However, in this relatively small study, duloxetine did not selectively modulate QST, cognitive factors or clinical pain intensity when compared with placebo. SIGNIFICANCE: Duloxetine is proposed as a treatment for chronic pain. Pre-clinical trials suggest that duloxetine provides analgesia through modulation of descending pain inhibitory pathways or through improvements in cognitive factors. The current study demonstrates that pretreatment mechanistic pain profiling, cognitive factors and clinical pain can predict the analgesic effect of duloxetine and that only a subset of patients might benefit from duloxetine treatment.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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