Pregabalin for the Treatment of Neuropathic Pain: A Systematic Review of Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic pain (NeP) arises from pathologies of the nervous system, significantly impacting patient functionality and quality of life. Pregabalin is a first-line treatment for NeP, but there has been limited focus on patient-reported outcomes (PROs). This systematic review synthesizes PROs from clinical studies assessing pregabalin's efficacy in treating NeP, with a focus on sleep disturbance, mental health, and health-related quality of life (HRQOL). Following Cochrane Collaboration guidelines, we conducted a systematic search of randomized controlled trials and epidemiological studies reporting PROs associated with pregabalin treatment for NeP. Sixteen studies met the inclusion criteria and were narratively synthesized. The findings indicate that pregabalin significantly improved sleep interference and HRQOL across multiple studies, particularly at doses of 300 mg/day or higher. However, improvements in mental health outcomes, such as anxiety and depression, were inconsistent across studies. No meta-analysis was conducted due to the heterogeneity of outcomes. In conclusion, while pregabalin shows robust efficacy in reducing NeP-related sleep disturbances, its effects on mental health and HRQOL are less consistent. These findings highlight the need for a more holistic approach to NeP treatment, incorporating both clinical outcomes and PROs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».