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Enregistrement W4395009379 · doi:10.1111/head.14704

The effectiveness of parenteral agents for pain reduction in patients with migraine presenting to emergency settings: A systematic review and network analysis

2024· review· en· W4395009379 sur OpenAlexafffund
Scott W. Kirkland, Lloyd Visser, Jillian Meyer, Daniela R. Junqueira, Sandy Campbell, Cristina Villa‐Roel, Benjamin W. Friedman, Nana Owusu Mensah Essel, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensAlberta HealthEVRAZ (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMigraineIntensive care medicineEmergency departmentReduction (mathematics)MEDLINEAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess the comparative effectiveness and safety of parenteral agents for pain reduction in patients with acute migraine. BACKGROUND: Parenteral agents have been shown to be effective in treating acute migraine pain; however, the comparative effectiveness of different approaches is unclear. METHODS: Nine electronic databases and gray literature sources were searched to identify randomized clinical trials assessing parenteral agents to treat acute migraine pain in emergency settings. Two independent reviewers completed study screening, data extraction, and Cochrane risk-of-bias assessment, with differences being resolved by adjudication. The protocol of the review was registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; CRD42018100096). RESULTS: A total of 97 unique studies were included, with most studies reporting a high or unclear risk of bias. Monotherapy, as well as combination therapy, successfully reduced pain scores prior to discharge. They also increased the proportion of patients reporting pain relief and being pain free. Across the pain outcomes assessed, combination therapy was one of the higher ranked approaches and provided robust improvements in pain outcomes, including lowering pain scores (mean difference -3.36, 95% confidence interval [CI] -4.64 to -2.08) and increasing the proportion of patients reporting pain relief (risk ratio [RR] 2.83, 95% CI 1.74-4.61). Neuroleptics and metoclopramide also ranked high in terms of the proportion of patients reporting pain relief (neuroleptics RR 2.76, 95% CI 2.12-3.60; metoclopramide RR 2.58, 95% CI 1.90-3.49) and being pain free before emergency department discharge (neuroleptics RR 4.8, 95% CI 3.61-6.49; metoclopramide RR 4.1, 95% CI 3.02-5.44). Most parenteral agents were associated with increased adverse events, particularly combination therapy and neuroleptics. CONCLUSIONS: Various parenteral agents were found to provide effective pain relief. Considering the consistent improvements across various outcomes, combination therapy, as well as monotherapy of either metoclopramide or neuroleptics are recommended as first-line options for managing acute migraine pain. There are risks of adverse events, especially akathisia, following treatment with these agents. We recommend that a shared decision-making model be considered to effectively identify the best treatment option based on the patient's needs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,016
Bibliométrie0,0240,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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