European Headache Federation (EHF) critical re-appraisal and meta-analysis of oral drugs in migraine prevention—part 1: amitriptyline
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this paper is to critically re-appraise the published trials assessing amitriptyline for migraine prophylaxis. METHODS: We report our methods and results following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA), by searching MEDLINE, EMBASE, Cochrane CENTRAL, and ClinicalTrials.gov for randomized trials of pharmacologic treatments for migraine prophylaxis. We included randomized trials that compared amitriptyline with placebo for migraine prophylaxis in adults. Our outcomes of interest were informed by the Outcome Set for preventive intervention trials in chronic and episodic migraine (COSMIG) and include the proportion of patients who experience a 50% or more reduction in migraine days per month, migraine days per month, and adverse events leading to discontinuation. We assessed risk of bias by using a modified Cochrane RoB 2.0 tool and the certainty of evidence by using the GRADE approach. RESULTS: Our search yielded 10.826 unique records, of which three trials (n = 622) were eligible for data synthesis and analysis. We found moderate certainty evidence that amitriptyline increases the proportion of patients who experience a 50% or more reduction in monthly migraine days, compared to placebo (relative risk: 1.60 (95% CI 1.17 to 2.19); absolute risk difference: 165 more per 1,000 (95% CI 47 more to 327 more). We found moderate certainty evidence that amitriptyline increases the proportion of patients who discontinue due to adverse events compared to placebo (risk difference: 0.05 (95% CI 0.01 to 0.10); absolute risk difference: 50 more per 1,000 (95% CI 10 more to 100 more). CONCLUSIONS: Our meta-analysis showed that amitriptyline may have a prophylactic role in migraine patients, however these results are far from robust. This warrants further large-scale research to evaluate the role of amitriptyline in migraine prevention.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».