Multidisciplinary Guidelines for the Rational Use of Topical Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs for Musculoskeletal Pain (2022)
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Topical non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) are one of the primary drugs for treating musculoskeletal pain. However, there are currently no evidence-based recommendations about drug selection, drug administration, drug interactions, and use in special populations or other pharmacology-related content of such medications. To this end, the Chinese Pharmaceutical Association Hospital Pharmacy Professional Committee developed multidisciplinary guidelines on using topical NSAIDs to treat musculoskeletal pain. (2) Methods: The guidelines development process followed the World Health Organization guideline development handbook, the GRADE methodology, and the statement of Reporting Items for Practice Guidelines in Healthcare. The guideline panel used the Delphi method to identify six clinical questions to be addressed in the guidelines. An independent systematic review team conducted a systematic search and integration of evidence. (3) Results: Based on the balance between the benefits and harms of an intervention, the quality of the evidence, patient preferences and values, and resource utilization, the guideline panel developed 11 recommendations and nine expert consensuses on using topical NSAIDs to treat acute and chronic musculoskeletal pain. (4) Conclusions: Based on the effectiveness and overall safety of topical NSAIDs, we recommend patients with musculoskeletal pain use topical NSAIDs and suggest high-risk patients use topical NSAIDs, such as those with other diseases or receiving other concurrent treatments. The evidenced-based guidelines on topical NSAIDs for musculoskeletal pain incorporated a pharmacist perspective. The guidelines have the potential to facilitate the rational use of topical NSAIDs. The guideline panel will monitor the relevant evidence and update the recommendations accordingly.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».