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Enregistrement W4387506553 · doi:10.7860/jcdr/2023/66159.18479

Efficacy and Safety of Naproxen Gel in Musculoskeletal Pain Management: A Prospective Cohort Study

2023· article· en· W4387506553 sur OpenAlexaboutno aff
Kiran G Kanthi, Paritosh Baghel, Nadir Shah, Sudhir Shendage, Anindya Basu, Bharat Bhushan, Indranil Dutt, Deepak Batra, NL Kishore

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scalePhysical therapyBursitisProspective cohort studyOutpatient clinicWOMACNaproxenBody mass indexArthritisInternal medicineOsteoarthritisSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Naproxen is effective for various musculoskeletal conditions and has a longer half-life, making it a favourable choice for sustained relief. Additionally, there is a potential unmet need for guidelines on the usage of topical Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs (NSAIDs) in the Asia-Pacific region. A study on naproxen 10% gel aims to address this need and increase awareness of its therapeutic potential in the region. Aim: To assess the efficacy and safety of naproxen 10% gel in relieving pain associated with lower back, knee, cervical, synovitis, bursitis, muscle sprain, and tendinitis. Materials and Methods: This prospective, cohort, observational, open-label, single-arm, multicentric study was conducted at 458 centres in India, including Ahmedabad, Bengaluru, Chandigarh, Chennai, Delhi, Guwahati, Hyderabad, Indore, Jaipur, Kolkata, Lucknow, Meerut, Mumbai, Patna, and Pune, between February 2023 and May 2023. The data was collected from outpatient settings/clinics of orthopaedicians and clinicians who have been prescribing topical naproxen 10% gel to their patients. The study included patients aged 18 to 60 years of either sex who were suffering from back pain, muscle pain, sprains, frozen shoulder, arthritis, acute low back ache (non-specific), or pain. The data was captured during the scheduled follow-up visits planned by the treating clinician, with data recorded at 3, 5, 10, and 15 days. At the baseline visit, demographic details (age, sex, weight, height, body mass index, and symptoms), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) pain subscale score, pain intensity on movement score, Visual Analogue Scale (VAS), and overall pain score were obtained. Results: Out of 10,587 patients, 10,265 completed the present study. The majority of patients had lower back pain (n=3386, 32.99%) and knee pain (n=3184, 31.02%). The average pain intensity on movement score of patients with bursitis significantly decreased from the baseline to 15 days {mean change {95% Confidence Interval (CI)}: 6.04 (5.89, 6.20); p<0.001}. Post-naproxen treatment, the average pain intensity, WOMAC pain score, VAS, and overall pain score significantly decreased from baseline to day 15 in patients with knee pain and lower back pain. A significant improvement in WOMAC, WOMAC pain (5.42 vs 17.98), WOMAC stiffness (1.49 vs 5.75), and WOMAC physical function score (18.93 vs 56.21) at day 15 was observed in patients with a muscle sprain. Adverse Events (AE) were reported in 173 (1.69%) patients overall, with dryness (n=125) being the most common, followed by erythema (n=20) and pruritus (n=17). Conclusion: Naproxen 10% gel is an effective topical treatment for lower back pain, knee pain, cervical pain, synovitis, bursitis, muscle sprain, and tendinitis. It could prove helpful in patients where the side-effects of oral NSAIDs are to be avoided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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