Usefulness of Mirogabalin in Central Neuropathic Pain After Stroke: Post Hoc Analysis of a Phase 3 Study by Stroke Type and Location
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: δ ligand that is effective for the treatment of CNeP, including CPSP. However, it is unknown whether the analgesic effect of mirogabalin on CPSP varies in patients with different background factors. METHODS: This was a post hoc subgroup analysis of a multinational, open-label, long-term phase 3 study of mirogabalin for the treatment of CNeP conducted between March 2019 and December 2020. Data from patients with CPSP were stratified by type of stroke (ischemic or hemorrhagic), stroke location (thalamus, putamen, brainstem, or other), presence/absence of motor weakness, median time since stroke (≥ 59 or < 59 months), and median duration of CPSP (≥ 55.5 or < 55.5 months). Efficacy was assessed with the short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ), and treatment-emergent adverse events (TEAEs) and adverse drug reactions (ADRs) were recorded. RESULTS: This subanalysis included all 94 patients with CPSP from the phase 3 study; all were Japanese, and the mean age was 65.3 years. The least squares mean change [95% confidence interval] in SF-MPQ visual analog scale (VAS) score from baseline at week 52 (last observation carried forward) was - 17.0 [- 22.1, - 11.9] mm. Among the subgroups, least squares mean changes in SF-MPQ VAS scores were not different. Most TEAEs were mild or moderate; severe TEAEs occurred in six patients (6.4%). Somnolence (25.5%), peripheral edema (13.8%), dizziness (11.7%), and weight gain (6.4%) were the most common ADRs, and the types and frequencies of ADRs were similar among subgroups. CONCLUSION: Mirogabalin was generally effective and well tolerated in patients with CPSP, regardless of background factors such as stroke type or location, presence/absence of motor weakness, time since stroke, and duration of CPSP. TRIAL REGISTRATION: Trial registration number NCT03901352.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».