Predictors of Placebo Response to Local (<scp>Intra‐Articular</scp>) Therapy In Osteoarthritis: An Individual Participant Data <scp>Meta‐Analysis</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We undertook this study to evaluate potential predictors of placebo response with intra-articular (IA) injections for knee/hip osteoarthritis (OA) using individual participant data (IPD) from existing trials. METHODS: Randomized placebo-controlled trials evaluating IA glucocorticoid or hyaluronic acid published to September 2018 were selected. IPD for disease characteristics and outcome measures were acquired. Potential predictors of placebo response included participant characteristics, pain severity, intervention, and trial design. Placebo response was defined as at least a 20% reduction in baseline pain. Logistic regression models and odds ratios were computed as effect measures to evaluate patient and pain mechanisms and then pooled using a random effects model. Generalized mixed-effect models were applied to intervention and trial characteristics. RESULTS: Of 56 eligible trials, 6 shared data, and these were combined with the existing 4 OA Trial Bank studies, yielding 10 studies with IPD of 621 placebo participants for analysis. In the total placebo population, at short-term follow-up, the use of local anesthetic and ultrasound guidance were associated with reduced odds of placebo response. At midterm follow-up, mid- to long-term trial duration was associated with increased odds of placebo response, and worse baseline function scores were associated with reduced odds of a placebo response. CONCLUSION: The administration of local anesthetics or ultrasound guidance may reduce IA placebo response at short-term follow-up. At midterm follow-up, participants with worse baseline function scores may be less likely to respond to IA placebo, and mid- to long-term trial duration may enhance the placebo response. Further studies are required to corroborate these potential predictors of IA placebo response.
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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 | 0,037 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».