European Headache Federation (EHF) critical re-appraisal and meta-analysis of oral drugs in migraine prevention—part 2: flunarizine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Novel disease-specific and mechanism-based treatments sharing good evidence of efficacy for migraine have been recently marketed. However, reimbursement by insurers depends on treatment failure with classic anti-migraine drugs. In this systematic review and meta-analysis, we aimed to identify and rate the evidence for efficacy of flunarizine, a repurposed, first- or second-line treatment for migraine prophylaxis. METHODS: A systematic search in MEDLINE, Cochrane CENTRAL, and ClinicalTrials.gov was performed for trials of pharmacological treatment in migraine prophylaxis, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA). Eligible trials for meta-analysis were randomized, placebo-controlled studies comparing flunarizine with placebo. Outcomes of interest according to the Outcome Set for preventive intervention trials in chronic and episodic migraine (COSMIG) were the proportion of patients reaching a 50% or more reduction in monthly migraine days, the change in monthly migraine days (MMDs), and Adverse Events (AEs) leading to discontinuation. RESULTS: Five trials were eligible for narrative description and three for data synthesis and analysis. No studies reported the predefined outcomes, but one study assessed the 50% reduction in monthly migraine attacks with flunarizine as compared to placebo showing a benefit from flunarizine with a low or probably low risk of bias. We found that flunarizine may increase the proportion of patients who discontinue due to adverse events compared to placebo (risk difference: 0.02; 95% CI -0.03 to 0.06). CONCLUSIONS: Published flunarizine trials predate the recommended endpoints for evaluating migraine prophylaxis drugs, hence the lack of an adequate assessment for these endpoints. Further, modern-day, large-scale studies would be valuable in re-evaluating the efficacy of flunarizine for the treatment of migraines, offering additional insights into its potential benefits.
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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 ».