The comparative effectiveness of migraine preventive drugs: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective : While there are several trials that support the efficacy of various drugs for migraine prophylaxis against placebo, there is limited evidence addressing the comparative safety and efficacy of these drugs. We conducted a systematic review and network meta-analysis to facilitate comparison between drugs for migraine prophylaxis. Methods : We searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, and clinicaltrials.gov from inception to August 13, 2022, for randomized trials of pharmacological treatments for migraine prophylaxis in adults. Reviewers worked independently and in duplicate to screen references, extract data, and assess risk of bias. We performed a frequentist network meta-analysis and assessed the certainty (quality) of evidence using the GRADE approach. Results : We identified 74 eligible trials, reporting on 32,990 patients. We found high certainty evidence that monoclonal antibodies acting on the calcitonin gene related peptide or its receptor (CGRP(r)mAbs), gepants, and topiramate increase the proportion of patients who experience a 50% or more reduction in monthly migraine days, compared to placebo. We found moderate certainty evidence that beta-blockers, valproate, and amitriptyline increase the proportion of patients who experience a 50% or more reduction in monthly migraine days, and low certainty evidence that gabapentin may not be different from placebo. We found high certainty evidence that, compared to placebo, valproate and amitriptyline lead to substantial adverse events leading to discontinuation, moderate certainty evidence that topiramate, beta-blockers, and gabapentin increase adverse events leading to discontinuation, and moderate to high certainty evidence that (CGRP(r)mAbs) and gepants do not increase adverse events. Conclusions : (CGRP(r)mAbs) have numerically the best safety over efficacy profile of all drugs for migraine prophylaxis, followed closely by gepants.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».