Buprenorphine for Cancer Pain: Results from a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Buprenorphine may be safer and better-tolerated than full mu opioid receptor (MOR) agonists. Whether it effectively controls cancer-related pain is unclear. A prior review (Cochrane 2015) did not support prioritizing buprenorphine over full MOR agonists for cancer-associated pain. PURPOSE/HYPOTHESIS: We conducted an updated systematic review of buprenorphine's effect on cancer- related pain including both new studies and additional study designs. Procedures/data/observations: We searched Cochrane, OVID Medline, EMBASE, EBSCO and Web of Science for studies published in any language up to May 2023 for studies that examined buprenorphine's impact upon pain severity/intensity in patients with active cancer. Risk of bias and study quality were assessed using the Cochrane Collaboration tool for randomized controlled trials (RCTs), and the Newcastle-Ottawa Scale for cohort and casecontrol studies. Data were synthesized using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) criteria. CONCLUSIONS/APPLICATIONS: 2322 publications were identified and 42 studies were included (14 RCTs, 10 pre-post uncontrolled, 5 cohort, and 2 case-control studies). All had moderate-high risk of bias. One RCT showed buprenorphine was superior to placebo. 11 RCTs (12 papers) showed buprenorphine was as effective as full MOR agonists for cancer pain. 10-30 percent of cancer patients trialing buprenorphine did not achieve adequate 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».